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treeas properties

Proprietà treeas

Ultimo aggiornamento: 11 feb 2025
Proprietà treeas

Icona nodo Tree - ASIl nodo Tree - AS è simile al nodo CHAID; tuttavia, il nodo Tree - AS è progettato per elaborare grandi quantità di dati per creare una singola struttura ad albero e visualizza il modello risultante nel visualizzatore di output. Il nodo genera una struttura ad albero delle decisioni utilizzando statistiche chi-quadrato (CHAID) per identificare le suddivisioni ottimali. Tale utilizzo di CHAID può generare strutture ad albero non binarie; ciò significa che alcune suddivisioni dispongono di più di due rami. I campi obiettivo e di input possono essere intervallo numerico (continui) o categoriali. Un CHAID completo è una modificazione di CHAID che esegue operazioni avanzate per l'analisi di tutte le suddivisioni possibili, ma richiede tempi di elaborazione maggiori.

Tabella 1. proprietà treeas
treeas proprietà Valori Descrizione proprietà
target campo Nel nodo Tree-AS, i modelli CHAID richiedono un solo campo obiettivo e uno o più campi di input. È inoltre possibile specificare un campo frequenza. Per ulteriori informazioni, consultare Proprietà comuni del nodo Modelli .
method chaid exhaustive_chaid  
max_depth intero Profondità massima della struttura ad albero, da 0 a 20. Il valore predefinito è 5.
num_bins intero Utilizzata solo se i dati sono costituiti da input continui. Impostare il numero di bin di frequenza da utilizzare per gli input; le opzioni sono: 2, 4, 5, 10, 20, 25, 50 o 100.
record_threshold intero Il numero di record a cui il modello passerà dall'utilizzo dei valori P all'utilizzo delle dimensioni degli effetti durante la creazione della struttura ad albero. Il valore predefinito è 1.000.000; aumentare o diminuire questo valore con incrementi di 10.000.
split_alpha numero Livello di significatività per suddivisione. Il valore deve essere compreso tra 0,01 e 0,99.
merge_alpha numero Livello di significatività per unione. Il valore deve essere compreso tra 0,01 e 0,99.
bonferroni_adjustment indicatore Adegua valori di significatività tramite il metodo di Bonferroni.
effect_size_threshold_cont numero Impostare la soglia della dimensione degli effetti durante la suddivisione dei nodi e l'unione delle categorie quando si utilizza un obiettivo continuo. Il valore deve essere compreso tra 0,01 e 0,99.
effect_size_threshold_cat numero Impostare la soglia della dimensione degli effetti durante la suddivisione dei nodi e l'unione delle categorie quando si utilizza un obiettivo categoriale. Il valore deve essere compreso tra 0,01 e 0,99.
split_merged_categories indicatore Consenti risuddivisione di categorie unite.
grouping_sig_level numero Utilizzato per determinare il modo in cui i gruppi di nodi sono costituiti o come vengono identificati i nodi inusuali.
chi_square pearson likelihood_ratio Metodo utilizzato per calcolare la statistica chi-quadrato: Pearson o Rapporto di verosimiglianza
minimum_record_use use_percentage use_absolute  
min_parent_records_pc numero Il valore predefinito è 2. Valore minimo 1, massimo 100, con incrementi di 1. Il valore del ramo parent deve essere maggiore del ramo child.
min_child_records_pc numero Il valore predefinito è 1. Valore minimo 1, massimo 100, con incrementi di 1.
min_parent_records_abs numero Il valore predefinito è 100. Valore minimo 1, massimo 100, con incrementi di 1. Il valore del ramo parent deve essere maggiore del ramo child.
min_child_records_abs numero Il valore predefinito è 50. Valore minimo 1, massimo 100, con incrementi di 1.
epsilon numero Modifica minima nelle frequenze di cella previste.
max_iterations numero Numero massimo di iterazioni per la convergenza.
use_costs indicatore  
costs strutturato Proprietà strutturata. Il formato è un elenco di 3 valori: il valore effettivo, il valore previsto ed il costo nel caso di previsione errata. Ad esempio: tree.setPropertyValue("costs", [["drugA", "drugB", 3.0], ["drugX", "drugY", 4.0]])
default_cost_increase none linear square custom abilitata solo per obiettivi ordinali. Impostare i valori predefiniti nelle matrice costi.
calculate_conf indicatore  
display_rule_id indicatore Aggiunge un campo all'output del calcolo del punteggio che indica l'ID del nodo terminale al quale è assegnato ogni record.