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slrmnode properties

propriétés de slrmnode

Dernière mise à jour : 12 févr. 2025
propriétés de slrmnode

Icône de code MRAALe noeud Modèle de réponse en auto-apprentissage (SLRM) vous permet de créer un modèle dans lequel une nouvelle observation unique, ou un petit nombre de nouvelles observations, peuvent être utilisés pour réestimer un modèle sans qu'un recyclage de toutes les données soit nécessaire.

Exemple

node = stream.create("slrm", "My node")
node.setPropertyValue("target", "Offer") 
node.setPropertyValue("target_response", "Response")
node.setPropertyValue("inputs", ["Cust_ID", "Age", "Ave_Bal"])
Tableau 1. propriétés de slrmnode
Propriétés slrmnode Valeurs Description de la propriété
target Zone Le champ cible doit être nominal ou indicateur. Un champ de fréquence peut aussi être spécifié. Pour plus d'informations, voir Propriétés communes des noeuds de modélisation .
target_response Zone Type doit être indicateur.
continue_training_existing_model option  
target_field_values option Use all : Utiliser toutes les valeurs source. Specify : Sélectionner les valeurs nécessaires.
target_field_values_specify [field1 ... fieldN]  
include_model_assessment option  
model_assessment_random_seed number Doit être un nombre réel.
model_assessment_sample_size number Doit être un nombre réel.
model_assessment_iterations number Nombre d'itérations.
display_model_evaluation option  
max_predictions number  
randomization number  
scoring_random_seed number  
sort Ascending Descending Indique si les premières offres affichées sont celles dont les scores sont les plus élevés ou les moins élevés.
model_reliability option  
calculate_variable_importance option