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propiedades de slrmnode
Última actualización: 07 oct 2024
El nodo Modelo de respuesta de autoaprendizaje (SLRM) permite crear un modelo en el que un solo caso nuevo o un pequeño número de casos nuevos se pueden utilizar para volver a calcular el modelo sin tener que entrenar de nuevo el modelo utilizando todos los datos.
Ejemplo
node = stream.create("slrm", "My node")
node.setPropertyValue("target", "Offer")
node.setPropertyValue("target_response", "Response")
node.setPropertyValue("inputs", ["Cust_ID", "Age", "Ave_Bal"])Propiedades de slrmnode |
Valores | Descripción de la propiedad |
|---|---|---|
target |
campo | El campo objetivo debe ser un campo nominal o marca. También se puede especificar un campo de frecuencia. Consulte Propiedades comunes del nodo de modelado para obtener más información. |
target_response |
campo | El tipo debe ser marca. |
continue_training_existing_model |
distintivo | |
target_field_values |
distintivo | Utilizar todos: Usar todos los valores del origen. Especifique: Son necesarios determinados valores. |
target_field_values_specify |
[field1 ... fieldN] | |
include_model_assessment |
distintivo | |
model_assessment_random_seed |
número | Debe ser un número real. |
model_assessment_sample_size |
número | Debe ser un número real. |
model_assessment_iterations |
número | Número de iteraciones. |
display_model_evaluation |
distintivo | |
max_predictions |
número | |
randomization |
número | |
scoring_random_seed |
número | |
sort |
Ascending Descending |
Especifica si se mostrarán primero las ofertas con las puntuaciones más altas o más bajas. |
model_reliability |
distintivo | |
calculate_variable_importance |
distintivo |