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simgennode プロパティー
最終更新: 2024年10月07日
シミュレーション生成 (シミュレーション生成) ノードを使用すると、シミュレーション・データを簡単に生成できます。ユーザー指定の統計分布を使用して最初から生成することも、既存の履歴データに対してシミュレーション適合 (シミュレーション適合) ノードを実行して得られた分布を自動的に使用することもできます。 これは、
モデルの入力に不確定性がある状況で予測モデルの結果を評価するときに便利です。
simgennodeプロパティー |
データ・タイプ | プロパティーの説明 |
|---|---|---|
fields |
構造化プロパティー | 例を参照 |
correlations |
構造化プロパティー | 例を参照 |
keep_min_max_setting |
ブール値 | |
refit_correlations |
ブール値 | |
max_cases |
整数 | 最小値は 1000、最大値は 2,147,483,647 です。 |
create_iteration_field |
ブール値 | |
iteration_field_name |
string | |
replicate_results |
ブール値 | |
random_seed |
整数 | |
parameter_xml |
string | パラメーター XML を文字列として返します。 |
fields の例
これは、以下の構文を使用する構造化されたスロット パラメータです。
simgennode.setPropertyValue("fields", [
[field1, storage, locked, [distribution1], min, max],
[field2, storage, locked, [distribution2], min, max],
[field3, storage, locked, [distribution3], min, max]
])distributionは、属性名と値のペアを含むリストが後に続く配布名の宣言です。 各分布は次のように定義されます。
[distributionname, [[par1], [par2], [par3]]]
simgennode = modeler.script.stream().createAt("simgen", u"Sim Gen", 726, 322)
simgennode.setPropertyValue("fields", [["Age", "integer", False, ["Uniform",[["min","1"],["max","2"]]], "", ""]])例えば、二項分布の単一フィールドを生成するノードを作成するために、以下のスクリプトを使用する場合があります。
simgen_node1 = modeler.script.stream().createAt("simgen", u"Sim Gen", 200, 200)
simgen_node1.setPropertyValue("fields", [["Education", "Real", False, ["Binomial", [["n", 32],
["prob", 0.7]]], "", ""]])二項分布には、nとprobの 2 つのパラメーターがあります。 二項分布では、最小値と最大値はサポートされず、空文字列として渡されます。
注:
distribution を直接設定することはできません。 fields プロパティーと組み合わせて使用します。以下の例では、考えられるすべての分布タイプを示します。 しきい値は、NegativeBinomialFailuresとNegativeBinomialTrialの両方でthreshとして入力されることに注意してください。
stream = modeler.script.stream()
simgennode = stream.createAt("simgen", u"Sim Gen", 200, 200)
beta_dist = ["Field1", "Real", False, ["Beta",[["shape1","1"],["shape2","2"]]], "", ""]
binomial_dist = ["Field2", "Real", False, ["Binomial",[["n" ,"1"],["prob","1"]]], "", ""]
categorical_dist = ["Field3", "String", False, ["Categorical", [["A",0.3],["B",0.5],["C",0.2]]], "", ""]
dice_dist = ["Field4", "Real", False, ["Dice", [["1" ,"0.5"],["2","0.5"]]], "", ""]
exponential_dist = ["Field5", "Real", False, ["Exponential", [["scale","1"]]], "", ""]
fixed_dist = ["Field6", "Real", False, ["Fixed", [["value","1" ]]], "", ""]
gamma_dist = ["Field7", "Real", False, ["Gamma", [["scale","1"],["shape"," 1"]]], "", ""]
lognormal_dist = ["Field8", "Real", False, ["Lognormal", [["a","1"],["b","1" ]]], "", ""]
negbinomialfailures_dist = ["Field9", "Real", False, ["NegativeBinomialFailures",[["prob","0.5"],["thresh","1"]]], "", ""]
negbinomialtrial_dist = ["Field10", "Real", False, ["NegativeBinomialTrials",[["prob","0.2"],["thresh","1"]]], "", ""]
normal_dist = ["Field11", "Real", False, ["Normal", [["mean","1"] ,["stddev","2"]]], "", ""]
poisson_dist = ["Field12", "Real", False, ["Poisson", [["mean","1"]]], "", ""]
range_dist = ["Field13", "Real", False, ["Range", [["BEGIN","[1,3]"] ,["END","[2,4]"],["PROB","[[0.5],[0.5]]"]]], "", ""]
triangular_dist = ["Field14", "Real", False, ["Triangular", [["min","0"],["max","1"],["mode","1"]]], "", ""]
uniform_dist = ["Field15", "Real", False, ["Uniform", [["min","1"],["max","2"]]], "", ""]
weibull_dist = ["Field16", "Real", False, ["Weibull", [["a","0"],["b","1 "],["c","1"]]], "", ""]
simgennode.setPropertyValue("fields", [\
beta_dist, \
binomial_dist, \
categorical_dist, \
dice_dist, \
exponential_dist, \
fixed_dist, \
gamma_dist, \
lognormal_dist, \
negbinomialfailures_dist, \
negbinomialtrial_dist, \
normal_dist, \
poisson_dist, \
range_dist, \
triangular_dist, \
uniform_dist, \
weibull_dist
])
correlations の例
これは、以下の構文を使用する構造化されたスロット パラメータです。
simgennode.setPropertyValue("correlations", [
[field1, field2, correlation],
[field1, field3, correlation],
[field2, field3, correlation]
])相関は、+1と-1の間の任意の数値にすることができます。 相関は必要な数だけ指定することができます。 指定されていない相関は、すべて 0 に設定されます。 不明なフィールドがある場合は、相関行列 (または表) に相関値を設定する必要があります。 不明なフィールドがある場合は、ノードを実行できません。