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Proprietà treeas

Ultimo aggiornamento: 07 ott 2024

Proprietà treeas

Icona nodo Tree - AS Il 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
Proprietà `treeas`	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.