proprietà apriorinode

Icona nodo Apriori Il nodo Apriori estrae una serie di regole dai dati, individuando le regole con il più alto contenuto informativo. Apriori offre cinque diversi metodi per la selezione delle regole e utilizza uno schema di indicizzazione sofisticato per elaborare in modo efficiente insiemi di dati di grandi dimensioni. In caso di problemi complessi, l'addestramento di Apriori è in genere più rapido. Apriori non ha un limite arbitrario per quanto riguarda il numero di regole che possono essere mantenute e può gestire regole con un massimo di 32 precondizioni. Apriori richiede che i campi di input e output siano tutti categoriali, ma fornisce prestazioni migliori perché è ottimizzato per questo tipo di dati.

Esempio

node = stream.create("apriori", "My node")
# "Fields" tab
node.setPropertyValue("custom_fields", True)
node.setPropertyValue("partition", "Test")
# For non-transactional
node.setPropertyValue("use_transactional_data", False)
node.setPropertyValue("consequents", ["Age"])
node.setPropertyValue("antecedents", ["BP", "Cholesterol", "Drug"])
# For transactional
node.setPropertyValue("use_transactional_data", True)
node.setPropertyValue("id_field", "Age")
node.setPropertyValue("contiguous", True)
node.setPropertyValue("content_field", "Drug")
# "Model" tab
node.setPropertyValue("use_model_name", False)
node.setPropertyValue("model_name", "Apriori_bp_choles_drug")
node.setPropertyValue("min_supp", 7.0)
node.setPropertyValue("min_conf", 30.0)
node.setPropertyValue("max_antecedents", 7)
node.setPropertyValue("true_flags", False)
node.setPropertyValue("optimize", "Memory")
# "Expert" tab
node.setPropertyValue("mode", "Expert")
node.setPropertyValue("evaluation", "ConfidenceRatio")
node.setPropertyValue("lower_bound", 7)

Tabella 1. proprietà apriorinode
`apriorinode` Proprietà	Valori	Descrizione proprietà
`consequents`	campo	I modelli a priori utilizzano Consequents e Antecedents al posto dei campi standard target e input. I campi peso e frequenza non sono utilizzati. Per ulteriori informazioni, consultare Proprietà comuni del nodo Modelli .
`antecedents`	[field1 ... fieldN]
`min_supp`	numero
`min_conf`	numero
`max_antecedents`	numero
`true_flags`	indicatore
`optimize`	`Speed` `Memory`
`use_transactional_data`	indicatore
`contiguous`	indicatore
`id_field`	stringa
`content_field`	stringa
`mode`	`Simple` `Expert`
`evaluation`	`RuleConfidence` `DifferenceToPrior` `ConfidenceRatio` `InformationDifference` `NormalizedChiSquare`
`lower_bound`	numero
`optimize`	`Speed` `Memory`	Utilizzare per specificare se la costruzione del modello deve essere ottimizzata per la velocità o per la memoria.
`rules_without_antececents`	booleano	Selezionare per consentire regole che includono solo il conseguente (elemento o insieme di elementi). Ciò è utile quando si è interessati a determinare elementi comuni o insiemi di elementi. Ad esempio, `cannedveg` è una regola item singolo senza un antecedente che indica che l'acquisto `cannedveg` è una ricorrenza comune nei dati.