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slrmnode properties

slrmnode, Eigenschaften

Letzte Aktualisierung: 11. Feb. 2025
slrmnode, Eigenschaften

Symbol für SLRM-CodeMithilfe des Knotens für das lernfähige Antwortmodell (Self-Learning Response Model, SLRM) können Sie ein Modell erstellen, in dem das Modell anhand eines einzelnen neuen Falls oder einer kleinen Anzahl neuer Fälle neu eingeschätzt werden kann, ohne dass das Modell mit allen Daten neu trainiert werden muss.

Beispiel

node = stream.create("slrm", "My node")
node.setPropertyValue("target", "Offer") 
node.setPropertyValue("target_response", "Response")
node.setPropertyValue("inputs", ["Cust_ID", "Age", "Ave_Bal"])
Tabelle 1. slrmnode, Eigenschaften
slrmnodeEigenschaften Werte Eigenschaftsbeschreibung
target Feld Beim Zielfeld muss es sich um ein nominales oder ein Flagfeld handeln. Außerdem kann ein Häufigkeitsfeld angegeben werden. Weitere Informationen finden Sie unter Allgemeine Eigenschaften von Modellierungsknoten .
target_response Feld Der Typ muss "Flag" sein.
continue_training_existing_model Markierung  
target_field_values Markierung Alle verwenden: Alle Werte aus der Quelle verwenden. Angeben: Erforderliche Werte auswählen.
target_field_values_specify [field1 ... fieldN]  
include_model_assessment Markierung  
model_assessment_random_seed Zahl Muss eine reelle Zahl sein.
model_assessment_sample_size Zahl Muss eine reelle Zahl sein.
model_assessment_iterations Zahl Anzahl der Iterationen.
display_model_evaluation Markierung  
max_predictions Zahl  
randomization Zahl  
scoring_random_seed Zahl  
sort Ascending Descending Gibt an, ob die Angebote mit den höchsten oder die mit den niedrigsten Scores zuerst angezeigt werden.
model_reliability Markierung  
calculate_variable_importance Markierung