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Puede especificar las estadísticas mediante el parámetro `stats`, que incluye opciones como entropía (ENTROPY), información mutua (MI), correlación de Pearson (PEARSON), Chi-cuadrado (CHISQ), V de Cramér (CRAMERSV), entre otras, clasificadas según el tipo de variable (intervalo o nominal).
Se utiliza el parámetro 'table' (o su alias 'imageTable') para especificar la tabla de entrada.
Se utiliza el parámetro 'target' para especificar el nombre de la variable objetivo. Si la variable es numérica y no se define como nominal, se entrena un árbol de regresión.
Es obligatorio especificar el parámetro rstore, el cual define la tabla binaria que contiene el almacén analítico (analytic store).
El parámetro `modelTable` es obligatorio y especifica la tabla que contiene el modelo de red neuronal artificial que se usará para la puntuación.