Propriedades decisionlistnode

Ícone do nó Lista de Decisão O nó de Lista de Decisão identifica subgrupos, ou segmentos, que mostram uma probabilidade maior ou menor de um determinado resultado binário relativo à população geral. Por exemplo, você pode procurar clientes que provavelmente não irão migrar para o concorrente ou têm maior probabilidade de responder favoravelmente a uma campanha. É possível incorporar seu conhecimento de negócios no modelo, incluindo seus próprios segmentos customizados e visualizando modelos alternativos lado a lado para comparar os resultados. Os modelos de Lista de Decisão consistem em uma lista de regras na qual cada regra possui uma condição e um resultado. As regras são aplicadas na ordem, e a primeira regra que corresponder determina o resultado.

Exemplo

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)

Tabela 1. propriedades do nó de decisão
Propriedades `decisionlistnode`	Valores	Descrição da propriedade
`target`	campo	Os modelos de Lista de Decisão utilizam um único campo de destino e um ou mais campos de entrada. Um campo de frequência também pode ser especificado. Veja Propriedades do nó de modelagem comum para obter mais informações.
`model_output_type`	`Model` `InteractiveBuilder`
`search_direction`	`Up` `Down`	Relacionado a localizar segmentos; em que Up é o equivalente a High Probabilidade, e Down é o equivalente a Low Probability.
`target_value`	sequência	Se não for especificado, será assumido o valor true para sinalizadores.
`max_rules`	Número inteiro	O número máximo de segmentos, exceto o restante.
`min_group_size`	Número inteiro	Tamanho mínimo do segmento.
`min_group_size_pct`	number	Tamanho mínimo do segmento como uma porcentagem.
`confidence_level`	number	O limite mínimo que um campo de entrada deve melhorar a probabilidade de resposta (fornecer a elevação), para que valha a pena inclui-lo em uma definição do segmento.
`max_segments_per_rule`	Número inteiro
`mode`	`Simple` `Expert`
`bin_method`	`EqualWidth` `EqualCount`
`bin_count`	number
`max_models_per_cycle`	Número inteiro	Procura largura para listas.
`max_rules_per_cycle`	Número inteiro	Procura largura para regras de segmento.
`segment_growth`	number
`include_missing`	sinalização
`final_results_only`	sinalização
`reuse_fields`	sinalização	Permite que atributos (campos de entrada que aparecem nas regras) sejam reutilizados.
`max_alternatives`	Número inteiro
`calculate_raw_propensities`	sinalização
`calculate_adjusted_propensities`	sinalização
`adjusted_propensity_partition`	`Test` `Validation`