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sequencenode 특성
마지막 업데이트 날짜: 2024년 10월 07일
순차규칙 노드는 순차 또는 시간 지향 데이터에서 연관 규칙을 발견합니다. 순차규칙은 예측 가능한 순서로 발생하는 경향이 있는 항목 세트 목록입니다. 예를 들어, 면도기와 애프터쉐이브 로션을 구매하는 고객은 다음 번 구매 시에 면도용 크림을 구매할 수 있습니다. 시퀀스 노드는 시퀀스를 찾는 효율적인 2단계 방법을 사용하는 CARMA 연관 규칙 알고리즘에 기반합니다.
예
node = stream.create("sequence", "My node")
# "Fields" tab
node.setPropertyValue("id_field", "Age")
node.setPropertyValue("contiguous", True)
node.setPropertyValue("use_time_field", True)
node.setPropertyValue("time_field", "Date1")
node.setPropertyValue("content_fields", ["Drug", "BP"])
node.setPropertyValue("partition", "Test")
# "Model" tab
node.setPropertyValue("use_model_name", True)
node.setPropertyValue("model_name", "Sequence_test")
node.setPropertyValue("use_partitioned_data", False)
node.setPropertyValue("min_supp", 15.0)
node.setPropertyValue("min_conf", 14.0)
node.setPropertyValue("max_size", 7)
node.setPropertyValue("max_predictions", 5)
# "Expert" tab
node.setPropertyValue("mode", "Expert")
node.setPropertyValue("use_max_duration", True)
node.setPropertyValue("max_duration", 3.0)
node.setPropertyValue("use_pruning", True)
node.setPropertyValue("pruning_value", 4.0)
node.setPropertyValue("set_mem_sequences", True)
node.setPropertyValue("mem_sequences", 5.0)
node.setPropertyValue("use_gaps", True)
node.setPropertyValue("min_item_gap", 20.0)
node.setPropertyValue("max_item_gap", 30.0)sequencenode 특성 |
값 | 특성 설명 |
|---|---|---|
id_field |
필드 | 시퀀스 모델을 작성하려면 ID 필드, 선택적 시간 필드 및 하나 이상의 컨텐츠 필드를 지정해야 합니다. 가중치 및 빈도 필드는 사용하지 않습니다. 자세한 정보는 공통 모델링 노드 특성 을 참조하십시오. |
time_field |
필드 | |
use_time_field |
플래그 | |
content_fields |
[field1 ... 필드] | |
contiguous |
플래그 | |
min_supp |
Number | |
min_conf |
Number | |
max_size |
Number | |
max_predictions |
Number | |
mode |
Simple Expert |
|
use_max_duration |
플래그 | |
max_duration |
Number | |
use_gaps |
플래그 | |
min_item_gap |
Number | |
max_item_gap |
Number | |
use_pruning |
플래그 | |
pruning_value |
Number | |
set_mem_sequences |
플래그 | |
mem_sequences |
정수 |