nó Combinação
O nó de Combinação combina dois ou mais nuggets do modelo para obter predições mais exatas do que pode ser obtido de qualquer um dos modelos individuais. Ao combinar predições a partir de vários modelos, as limitações em modelos individuais podem ser evitadas, resultando em uma precisão geral mais alta. Os modelos combinados dessa maneira geralmente têm um desempenho, no mínimo, tão bom quanto o melhor dos modelos individuais e geralmente melhor.
Essa combinação de nós acontece automaticamente nos nós de modelagem automatizada Auto Classifier e Auto Numeric.
Após utilizar um nó Combinação, será possível utilizar um nó Análise ou um nó Avaliação para comparar a precisão dos resultados combinados com cada um dos modelos de entrada. Para fazer isso, certifique-se de que a opção Filtrar campos gerados por modelos combinados não esteja selecionada nas configurações do nó de combinação.
Campos de Saída
Cada nó Combinação gera um campo contendo os resultados combinados. O nome é baseado no campo de destino especificado e prefixado com $XF_, $XS_ ou $XR_, dependendo do nível de medição do campo: sinalizador, nominal (conjunto) ou contínuo (intervalo), respectivamente. Por exemplo, se o destino for um campo de sinalizador denominado response, o campo de saída será $XF_response.
Campos de confiança ou de propensão. Para campos de flag e nominais, campos de confiança ou de propensão adicionais são criados com base no método de combinação, conforme detalhado na tabela a seguir.
| Método de combinação | Nome do campo |
|---|---|
Votação
Confiança-voto ponderado Raw-propensão-votação ponderada Ajustado-propensão-votação ponderada Maior confiança vence |
$XFC_<field> |
| Propensão bruta média | $XFRP_<field> |
| Média de propensão bruta ajustada | $XFAP_<field> |