HANA KNN

As propriedades que podem ser configuradas para o algoritmo HANA KNN.

Sintaxe Use este componente para classificar os objetos com base nos dados de amostra treinados. No KNN, os objetos são classificados pela maioria dos votos da vizinhança.
Nota A criação de modelos usando o algoritmo HANA KNN não é suportada.
Propriedades do algoritmo HANA KNN
Tabela 1: Propriedades do algoritmo
Propriedade Descrição
Recursos Selecione as colunas de entrada com as quais você deseja executar a análise.
Contagem da vizinhança Insira o número de vizinhos a ser considerado para determinar distâncias. O valor predeterminado é 5.
Tipo de votação Selecione o tipo de votação para o cálculo da contagem de vizinhança.
Valores em falta Selecione o método para manipulação dos valores em falta.
  • Ignorar: o algoritmo ignora os registros que contêm valores em falta nos recursos ou variáveis de destino.
  • Manter: O algoritmo retém os valores em falta.
Nome do esquema Insira o nome do esquema que contenha os dados treinados.
Nome da tabela Insira o nome da tabela que contenha os dados treinados.
Colunas independentes Insira as colunas de entrada que deseja considerar no treinamento dos dados.
Coluna dependente Insira a coluna de saída que deseja considerar no treinamento dos dados.
Nome da coluna prevista Insira um nome para a nova coluna que contenha os valores de classificação.
Número de threads Insira o número de threads utilizando aquele que deseja que o algoritmo execute. O valor predeterminado é 1.