可为 R-CNR 树算法进行配置的属性。
| 属性 | 说明 |
|---|---|
| 输出模式 | 选择希望使用的算法输出模式。 可能的值:
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| 功能 | 选择希望用于执行分析的输入列。 |
| 目标变量 | 选择希望用于执行分析的目标列。 |
| 缺少值 | 选择处理缺少值的方法。 可能的方法:
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| 算法类型 | 选择希望算法执行的分析类型。 可能的值:
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| 最小拆分 | 输入拆分节点所需的最小观测数。默认值为 10。 |
| 拆分条件 | 选择节点的拆分条件。 可能的值:
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| 预测列的名称 | 为新创建的包含预测值的列输入名称。 |
| 复杂度参数 | 输入可节省计算时间(通过阻止所有无法改善拟合的拆分)的复杂度参数。默认值为 0.005。 |
| 最大深度 | 输入节点在最终树中的最高级别,其中根节点级别计为 0。 注意 如果最大深度大于 30,则算法不会产生预计的结果(在 32 位计算机上)。
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| 交叉验证 | 输入交叉验证的数目。较高的交叉验证值会增加计算时间并产生更多准确结果。 |
| 先验概率 | 输入先验概率的矢量。 |
| 使用替代 | 选择在拆分过程中使用的替代。 可能的值:
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| 替代样式 | 输入可控制最佳替代选择的样式。 可能的值:
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| 最大替代数 | 输入最大替代数,该替代数保留在树中的每个节点上。 |
| 显示概率 | 选择“显示概率”复选框可在对分类模型计分期间,获得预测值的概率。 |