Свойства, которые можно настроить для алгоритма дерева CNR HANA (R).
| Свойство | Описание |
|---|---|
| Режим вывода | Выберите режим, в котором требуется использовать выходные данные этого алгоритма. Возможные значения:
|
| Функции | Выберите столбцы ввода, для которых будет выполняться анализ. |
| Целевая переменная | Выберите целевой столбец, для которого будет выполняться анализ. |
| Отсутствующие значения | Выберите способ обработки отсутствующих значений. Возможные значения:
|
| Тип алгоритма | Выберите вид анализа, который будет выполнять алгоритм. Возможные значения:
|
| Минимальное расщепление | Введите минимальное число наблюдений для разделения узла. Значение по умолчанию – 10. |
| Критерий разделения | Выберите критерий расщепления для узла. Возможные значения:
|
| Имя столбца прогноза | Введите имя создаваемого столбца, который содержит прогнозные значения. |
| Параметр сложности | Введите параметр сложности, который позволит уменьшить время вычисления, запрещая расщепления, которые не улучшают подбор. Значение по умолчанию – 0,005. |
| Максимальная глубина | Введите максимальный уровень узла в конечном дереве (корневой узел имеет уровень 0). Примечание Если значение максимальной глубины превышает 30, алгоритм может возвращать неточные результаты (на 32-разрядных компьютерах).
|
| Перекрестная проверка | Введите число перекрестных проверок. С увеличением числа перекрестных проверок возрастает время вычисления, однако повышается точность результатов. |
| Априорная вероятность | Введите вектор априорных вероятностей. |
| Использовать суррогат | Введите суррогат, используемый в процессе разделения. Возможные значения:
|
| Стиль суррогата | Введите стиль, определяющий порядок выбора лучшего суррогата. Возможные значения:
|
| Максимальный суррогат | Введите максимальное число суррогатов, которые будут храниться для каждого узла дерева. |
| Вывести вероятность | Установите флажок Вывести вероятность, чтобы получить значения вероятности прогнозируемых значений на этапе оценки модели классификации. |