フィールドの役割の設定

フィールドの役割により、モデルの作成時にそのフィールドをどのように使用するかを制御することができます。例えば、特定のフィールドを入力フィールドにするのか対象フィールド (予測対象フィールド) にするのかを制御することができます。

次の役割があります。

入力: このフィールドは、マシン学習に対する入力 (予測変数フィールド) として使用されます。

目標: このフィールドは、マシン学習の出力または対象 (モデルが予測しようとするフィールドの 1 つ) として使用されます。

それは、両方です。 このフィールドは、Apriori ノードで入力と出力の両方として使用されます。 他のすべてのモデル作成ノードでは、このフィールドは無視されます。

なし。 このフィールドはマシン学習では無視されます。 尺度が「データ型不明」に設定されているフィールドは、自動的に「役割」 列が「なし」 に設定されます。

データ区分: データを、学習、テスト、および (オプションで) 検証の各目的用の異なるサンプルに分割するためのフィールドを示します。 このフィールドは、2 つまたは 3 つの可能な値 (歯車アイコンをクリックして拡張設定で定義した値) を持つインスタンス化されたセット・タイプ・フィールドでなければなりません。 最初の値は、学習用サンプル、2 番目の値はテスト用サンプル、3 番目に値がある場合は、検証用サンプルを表しています。 その他の値は無視され、フラグ・フィールドを使用できません。 分析処理でデータ区分を使用する場合は、適切なモデル作成ノードまたは分析ノードのノード設定で、データ区分を有効にする必要があります。 データ分割が有効になっている場合、データ区分フィールドではヌル値をもつレコードは無視されます。 フロー内で複数のデータ区分フィールドが定義されている場合は、該当する各モデル作成ノードのノード設定でデータ区分フィールドを 1 つだけ指定する必要があります。 使用するデータ中に適当なフィールドがまだ存在していない場合、データ区分ノードまたはフィールド作成ノードを使用すると新規に作成できます。 詳しくは、 データ区分ノード を参照してください。

分割: (数値型フィールド、順序型フィールド、フラグ型フィールドのみ) フィールドの可能な値ごとにモデルが作成されることを指定します。

フリクエンシー: (数値型フィールドのみ。) この役割を設定すると、フィールド値をレコードの度数の重みの因子として使用できます。 この機能は C&R Tree、CHAID、QUEST、および線型ノードにのみサポートされます。他のすべてのノードはこの役割を無視します。 度数の重み付け機能を有効にするには、この機能がサポートされているモデル作成ノードのノード設定で「度数の重みを使用」オプションを選択します。

レコード ID: 一意のレコード ID として使用されます。 この機能はほとんどのノードでは無視されますが、線形モデルではサポートされます。