sequencenode プロパティー

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sequencenode プロパティー

最終更新: 2024年10月04日

sequencenode プロパティー

シーケンス・ノード・アイコンシーケンス・ノードで、シーケンシャルな、または時間経過が伴うデータ内のアソシエーション・ルールを検出します。シーケンスは、予測可能な順序で発生する傾向があるアイテム・セットのリストです。例えば、ラゾルやアフターシェーブローションを購入する顧客は、次回の店ではシェービングクリームを購入することがあります。シーケンス・ノードは、 CARMA アソシエーション・ルール・アルゴリズムに基づいています。このアルゴリズムは、シーケンスを検索するための効率的な 2 パス方式を使用します。

例

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)

表 1. sequencenode プロパティー
`sequencenode`プロパティー	値	プロパティーの説明
`id_field`	フィールド	シーケンス・モデルを作成するには、ID フィールドを指定する必要があります。さらにオプションで時間フィールドと 1 つ以上の内容フィールドを指定します。重みフィールドおよび度数フィールドは使用しません。詳しくは、モデル作成ノードの共通プロパティーを参照してください。
`time_field`	フィールド
`use_time_field`	フラグ
`content_fields`	[field1 ... フィールド n]
`contiguous`	フラグ
`min_supp`	数値
`min_conf`	数値
`max_size`	数値
`max_predictions`	数値
`mode`	`Simple` `Expert`
`use_max_duration`	フラグ
`max_duration`	数値
`use_gaps`	フラグ
`min_item_gap`	数値
`max_item_gap`	数値
`use_pruning`	フラグ
`pruning_value`	数値
`set_mem_sequences`	フラグ
`mem_sequences`	整数