特征选择节点模型页签 主要用于配置特征选择算法的参数,控制特征选择过程。 该页签提供多种选项,允许用户根据数据特性和分析目标,灵活调整特征选择策略,以构建高效且泛化能力强的预测模型。
特征选择节点模型页签解析
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图 21-52 展示了 TwoStep 节点对话框中的汇总页签。该页签提供了 TwoStep 聚类分析过程的概要信息,包括所选变量、聚类数量以及其他关键参数设置。
主要内容:
变量选择: 列出了用于聚类分析的变量。
聚类数量: 显示了算法找到的聚类数量。
其他参数: 汇总了其他重要的参数设置,例如距离度量、聚类准则等。
通过汇总页签,用户可以快速了解 TwoStep 聚类分析的关键配置信息,方便进行结果解读和模型调整。
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规则:具体描述了数据序列中的模式,例如“购买产品 A,然后购买产品 B”。
支持度:表示该规则在所有数据序列中出现的频率,体现了规则的普遍性。
置信度:衡量规则预测准确性的指标,表示在包含前项序列的情况下,出现后项序列的概率。
提升度:评估规则实际效用的指标,反映了相比随机情况下,该规则对预测结果的提升程度。
通过分析这些指标,用户可以快速识别出高价值的序列模式,例如哪些产品组合经常被一起购买,从而为市场营销、产品推荐等决策提供数据支持。
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提供多种专家模式,如分类、回归和聚类。
可用于数据探索、模型开发和预测。
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package menu;
import java.awt.event.ActionEvent;
import java.io.*;
import java.sql.*;
import oracle.sql.CLOB;
import com.runqian.report.cellset.*;
import com.runqian.report.ide.ReportFrame;
import com.runqian.report.ide.configmenu.CMAction;
public class Menu001 extends CMAction {
public void actionPerformed(ActionEvent arg0) {
String reportString = getCurrentReportAsString();
if(reportString == null) return;
String rptName = handler.processMessage(\"getFileName\", null).toString();
if(rptName == null) return;
ReportFrame rf = (ReportFrame)handler.processMessage(\"getParentFrame\", null);
try {
Connection conn = rf.dss.getActiveConnection().getConnection();
conn.setAutoCommit(false);
Statement stmt = conn.createStatement();
oracle.sql.CLOB rptClob = getReportClob(stmt, rptName);
clobWrite(rptClob, reportString);
conn.commit();
} catch (Throwable e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
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