Translation not up to date
The translation of this page does not represent the latest version. For the latest updates, see the English version of the documentation.
Last updated: 04. 7. 2023
Model SLRM (Self-Learning Response Model) vám umožňuje sestavit model, v němž lze použít jediný nový případ nebo malý počet nových případů k opětovnému odhadu modelu, aniž by bylo nutné znovu vycvičit model pomocí všech dat.
Příklad
node = stream.create("slrm", "My node")
node.setPropertyValue("target", "Offer")
node.setPropertyValue("target_response", "Response")
node.setPropertyValue("inputs", ["Cust_ID", "Age", "Ave_Bal"])slrmnode Vlastnosti |
Hodnoty | Popis vlastnosti |
|---|---|---|
target |
pole | Cílové pole musí být v nominálním nebo na poli příznaku. Pole frekvence může být také uvedeno. Další informace naleznete v tématu Obecné vlastnosti uzlu modelování . |
target_response |
pole | Typ musí být příznak. |
continue_training_existing_model |
příznak | |
target_field_values |
příznak | Použít vše: Použijte všechny hodnoty ze zdroje. Uveďte: Vyberte požadované hodnoty. |
target_field_values_specify |
[field1 ... fieldN] | |
include_model_assessment |
příznak | |
model_assessment_random_seed |
Číslo | Musí to být skutečné číslo. |
model_assessment_sample_size |
Číslo | Musí to být skutečné číslo. |
model_assessment_iterations |
Číslo | Počet iterací. |
display_model_evaluation |
příznak | |
max_predictions |
Číslo | |
randomization |
Číslo | |
scoring_random_seed |
Číslo | |
sort |
Ascending Descending |
Určuje, zda se budou nejprve zobrazovat nabídky s nejvyšším nebo nejnižším skóre. |
model_reliability |
příznak | |
calculate_variable_importance |
příznak |