decisionlistnodeプロパティ
決定リストノードは、全体的な母集団と比較して、特定の2値の結果の可能性が高い、または低いサブグループ、またはセグメントを識別します。 例えば、解約する可能性が低い顧客や、キャンペーンに最も好意的に反応する可能性が高い顧客を探すことができます。 独自のカスタムセグメントを追加し、代替モデルを並べてプレビューし、結果を比較することで、ビジネス上の知識をモデルに組み込むことができます。 決定リストモデルは、各ルールに条件と結果が設定されたルールのリストで構成されています。 ルールは順番に適用され、最初に一致したルールが結果を決定します。
例
node = stream.create("decisionlist", "My node")
node.setPropertyValue("search_direction", "Down")
node.setPropertyValue("target_value", 1)
node.setPropertyValue("max_rules", 4)
node.setPropertyValue("min_group_size_pct", 15)decisionlistnode プロパティ－ |
値 | プロパティーの説明 |
|---|---|---|
target |
フィールド | Decision Listモデルは、単一のターゲットと1つ以上の入力フィールドを使用します。 周波数フィールドも指定できます。 詳しくは、 モデル作成ノードの共通プロパティー を参照してください。 |
model_output_type |
Model InteractiveBuilder |
|
search_direction |
Up Down |
セグメントの検索に関連する。上は「高確率」、下は「低確率」に相当する。 |
target_value |
ストリング | 指定されていない場合は、フラグの真の値と見なします。 |
max_rules |
整数 | 端数を除いた最大セグメント数。 |
min_group_size |
整数 | 最小セグメントサイズ。 |
min_group_size_pct |
番号になります | パーセンテージとしての最小セグメントサイズ。 |
confidence_level |
番号になります | 入力フィールドがレスポンスの可能性を高める（レスポンス率を上げる）ために最低限満たさなければならない基準。セグメント定義に追加する価値があるようにする。 |
max_segments_per_rule |
整数 | |
mode |
Simple Expert |
|
bin_method |
EqualWidth EqualCount |
|
bin_count |
番号になります | |
max_models_per_cycle |
整数 | リストの検索幅。 |
max_rules_per_cycle |
整数 | セグメントルールの検索幅。 |
segment_growth |
番号になります | |
include_missing |
フラグ | |
final_results_only |
フラグ | |
reuse_fields |
フラグ | 属性（ルールに表示される入力フィールド）を再利用できるようにします。 |
max_alternatives |
整数 | |
calculate_raw_propensities |
フラグ | |
calculate_adjusted_propensities |
フラグ | |
adjusted_propensity_partition |
Test Validation |