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regressionnode properties

Propiedades de regressionnode

Última actualización: 12 feb 2025
Propiedades de regressionnode

Icono de nodo RegresiónLa regresión lineal es una técnica de estadístico común utilizada para resumir datos y realizar predicciones ajustando una superficie o línea recta que minimice las discrepancias existentes entre los valores de salida reales y los pronosticados.

Ejemplo

node = stream.create("regression", "My node")
# "Fields" tab
node.setPropertyValue("custom_fields", True)
node.setPropertyValue("target", "Age")
node.setPropertyValue("inputs", ["Na", "K"])
node.setPropertyValue("partition", "Test")
node.setPropertyValue("use_weight", True)
node.setPropertyValue("weight_field", "Drug")
# "Model" tab
node.setPropertyValue("use_model_name", True)
node.setPropertyValue("model_name", "Regression Age")
node.setPropertyValue("use_partitioned_data", True)
node.setPropertyValue("method", "Stepwise")
node.setPropertyValue("include_constant", False)
# "Expert" tab
node.setPropertyValue("mode", "Expert")
node.setPropertyValue("complete_records", False)
node.setPropertyValue("tolerance", "1.0E-3")
# "Stepping..." section
node.setPropertyValue("stepping_method", "Probability")
node.setPropertyValue("probability_entry", 0.77)
node.setPropertyValue("probability_removal", 0.88)
node.setPropertyValue("F_value_entry", 7.0)
node.setPropertyValue("F_value_removal", 8.0)
# "Output..." section
node.setPropertyValue("model_fit", True)
node.setPropertyValue("r_squared_change", True) 
node.setPropertyValue("selection_criteria", True)
node.setPropertyValue("descriptives", True)
node.setPropertyValue("p_correlations", True)
node.setPropertyValue("collinearity_diagnostics", True)
node.setPropertyValue("confidence_interval", True)
node.setPropertyValue("covariance_matrix", True)
node.setPropertyValue("durbin_watson", True)
Tabla 1. propiedades de regressionnode
Propiedades de regressionnode Valores Descripción de la propiedad
target campo Los modelos de regresión requieren un único campo objetivo y uno o más campos de entrada. También se puede especificar un campo de ponderación. Consulte el tema Propiedades de nodo de modelado común para obtener más información.
method
Enter
Stepwise
Backwards
Forwards
  
include_constant distintivo  
use_weight distintivo  
weight_field campo  
mode
Simple
Expert
  
complete_records distintivo  
tolerance
1.0E-1
1.0E-2
1.0E-3
1.0E-4
1.0E-5
1.0E-6
1.0E-7
1.0E-8
1.0E-9
1.0E-10
1.0E-11
1.0E-12
 Utilice comillas dobles para los argumentos.
stepping_method
useP
useF
 useP : utilizar probabilidad de F useF: utilizar valor F
probability_entry número  
probability_removal número  
F_value_entry número  
F_value_removal número  
selection_criteria distintivo  
confidence_interval distintivo  
covariance_matrix distintivo  
collinearity_diagnostics distintivo  
regression_coefficients distintivo  
exclude_fields distintivo  
durbin_watson distintivo  
model_fit distintivo  
r_squared_change distintivo  
p_correlations distintivo  
descriptives distintivo  
calculate_variable_importance distintivo  
residuals Boolean Estadísticos para los residuos (o diferencias entre los valores predichos y los reales).