Propriedades randomtrees

Ícone Aleatório de árvores Aleatórias O Nó de Árvores Aleatórias é semelhante ao nó C & RT Tree; no entanto, o nó Random Trees é projetado para processar big data para criar uma única árvore. O nó de Árvores Aleatórias gera uma árvore de decisão que é usada para prever ou classificar observações futuras. O método usa particionamento recursivo para dividir os registros de treinamento em segmentos, minimizando as impurezas de cada passo, em que um nó na árvore será considerado puro se 100% dos casos no nó estiverem dentro de uma categoria específica do campo de destino. Os campos de destino e de entrada podem ser intervalos numéricos ou categóricos (nominais, ordinais ou sinalizadores); todas as divisões são binárias (apenas dois subgrupos).

Tabela 1. propriedades randomárvores
Propriedades `randomtrees`	Valores	Descrição da propriedade
`target`	campo	No nó Árvores aleatórias, os modelos requerem um único 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.
`number_of_models`	Número inteiro	Determina o número de modelos a serem construídos como parte da modelagem de combinação.
`use_number_of_predictors`	sinalização	Determina se `number_of_predictors` é usado.
`number_of_predictors`	Número inteiro	Especifica o número de preditores a serem usados ao construir modelos de divisão.
`use_stop_rule_for_accuracy`	sinalização	Determina se a construção do modelo é interrompida quando a precisão não pode ser melhorada.
`sample_size`	number	Reduza esse valor para melhorar o desempenho quando processar conjuntos de dados muito grandes.
`handle_imbalanced_data`	sinalização	Se o destino do modelo for um resultado de sinalização específico, e a razão do resultado desejado para um resultado não desejado for muito pequena, os dados estarão desbalanceados, e a amostragem de inicialização que é conduzida pelo modelo poderá afetar a precisão do modelo. Ative a manipulação de dados desbalanceados para que o modelo capture uma proporção maior do resultado desejado e gere um modelo mais forte.
`use_weighted_sampling`	sinalização	Quando False, as variáveis de cada nó são selecionadas aleatoriamente com a mesma probabilidade. Quando True, as variáveis são ponderadas e selecionadas de modo apropriado.
`max_node_number`	Número inteiro	Número máximo de nós permitidos em árvores individuais. Se o número exceder na próxima divisão, o crescimento da árvore será interrompido.
`max_depth`	Número inteiro	Profundidade máxima da árvore antes de o crescimento parar.
`min_child_node_size`	Número inteiro	Determina o número mínimo de registros permitidos em um nó-filho após o nó pai ser dividido. Se um nó filho contivesse menos registros do que especificado aqui, o nó pai não seria dividido.
`use_costs`	sinalização
`costs`	estruturado	Propriedade estruturada. O formato é uma lista de 3 valores: o valor real, o valor previsto e o custo se esta predição estiver errada. Por exemplo: `tree.setPropertyValue("costs", [["drugA", "drugB", 3.0], ["drugX", "drugY", 4.0]])`
`default_cost_increase`	`none` `linear` `square` `custom`	Note que isso só é ativado para destinos ordinais. Configure os valores padrão na matriz de custos.
`max_pct_missing`	Número inteiro	Se a porcentagem de valores omissos em qualquer entrada for maior que o valor especificado aqui, a entrada será excluída. Mínimo 0, máximo 100.
`exclude_single_cat_pct`	Número inteiro	Se um valor de categoria representar uma porcentagem de registros maior que a especificada aqui, o campo inteiro será excluído da construção de modelo. Mínimo 1, máximo 99.
`max_category_number`	Número inteiro	Se o número de categorias em um campo exceder esse valor, o campo será excluído da construção de modelo. O mínimo é 2.
`min_field_variation`	number	Se o coeficiente de variação de um campo contínuo for menor que esse valor, o campo será excluído da construção de modelo.
`num_bins`	Número inteiro	Utilizado apenas se os dados forem compostos de entradas contínuas. Configure o número de categorias de frequência igual a ser utilizado para as entradas; as opções são: 2, 4, 5, 10, 20, 25, 50, ou 100.
`topN`	Número inteiro	Especifica o número de regras a relatar. O valor padrão é de 50, com um mínimo de 1 e um máximo de 1000.