associationrulesnode 属性

关联规则节点图标关联规则节点与Apriori节点类似。然而，与Apriori不同的是，关联规则节点能够处理列表数据。此外，关联规则节点可与 SPSS Analytic Server 配合使用，以处理大数据并利用更快的并行处理能力。

表1. 关联规则节点属性
`associationrulesnode` 个属性	数据类型	属性描述
`predictions`	字段	此列表中的字段只能显示为规则的预测变量
`conditions`	[field1...fieldN]	此列表中的字段只能显示为规则的条件
`max_rule_conditions`	整数	单条规则中可以包含的最大条件数。最小值为 1，最大值为 9。
`max_rule_predictions`	整数	单条规则中可以包含的最大预测数。最小值为 1，最大值为 5。
`max_num_rules`	整数	在规则构建过程中可以考虑的最大规则数。最小值为 1，最大值为 10,000。
`rule_criterion_top_n`	`Confidence` `Rulesupport` `Lift` `Conditionsupport` `Deployability`	规则条件，此条件确定一个值，依据此值选择模型中的前“N”条规则。
`true_flags`	BOOLEAN	设置为 Y 确定规则构建期间仅考虑标志字段的 true 值。
`rule_criterion`	BOOLEAN	设置为 Y 确定模型构建期间使用规则条件值来排除规则。
`min_confidence`	成员	0.1 到 100 - 模型所产生规则的最小必需置信度水平的百分比值。如果模型产生了置信度水平小于此处指定的值的规则，那么将废弃该规则。
`min_rule_support`	成员	0.1 到 100 - 模型所产生规则的最小必需规则支持度的百分比值。如果模型产生了规则支持度水平小于指定值的规则，那么将废弃该规则。
`min_condition_support`	成员	0.1 到 100 - 模型所产生规则的最小必需条件支持度的百分比值。如果模型产生了条件支持度水平小于指定值的规则，那么将废弃该规则。
`min_lift`	整数	1 到 10 - 表示模型所产生规则的最小必需增益。如果模型产生了增益级别小于指定值的规则，那么将废弃该规则。
`exclude_rules`	BOOLEAN	用于选择您不希望模型在创建规则时使用的一列相关字段。示例： `set :gsarsnode.exclude_rules = [[[field1,field2, field3]],[[field4, field5]]]` - 其中每个由[]分隔的字段列表构成表中的一行。
`num_bins`	整数	设置用于对连续字段进行分级的自动分级数。最小值为 2，最大值为 10。
`max_list_length`	整数	应用于最大长度未知的任何列表字段。列表中此处所指定数字之前的元素将包含在模型构建中；任何后续元素都将被废弃。最小值为 1，最大值为 100。
`output_confidence`	BOOLEAN
`output_rule_support`	BOOLEAN
`output_lift`	BOOLEAN
`output_condition_support`	BOOLEAN
`output_deployability`	BOOLEAN
`rules_to_display`	`upto` `all`	要在输出表中显示的最大规则数。
`display_upto`	整数	如果在 `rules_to_display` 中设置了 `upto`，请设置要在输出表中显示的规则数。最小值为 1。
`field_transformations`	BOOLEAN
`records_summary`	BOOLEAN
`rule_statistics`	BOOLEAN
`most_frequent_values`	BOOLEAN
`most_frequent_fields`	BOOLEAN
`word_cloud`	BOOLEAN
`word_cloud_sort`	`Confidence` `Rulesupport` `Lift` `Conditionsupport` `Deployability`
`word_cloud_display`	整数	最小值为 1，最大值为 20
`max_predictions`	整数	可以应用于分数的每个输入的最大规则数。
`criterion`	`Confidence` `Rulesupport` `Lift` `Conditionsupport` `Deployability`	请选择用于确定规则强度的度量。
`allow_repeats`	BOOLEAN	确定是否将预测相同的规则包括在分数中。
`check_input`	`NoPredictions` `Predictions` `NoCheck`