Implementiert verallgemeinerte lineare Multitask-Lernverfahren und löst mehrere verwandte sparse lineare Regressionsprobleme gleichzeitig.
| Parameter | Beschreibung |
|---|---|
| attributes | Gibt die Variablenattribute an. Weitere Informationen zum Angeben des attributes-Parameters finden Sie im allgemeinen casinvardesc-Parameter (Anhang A: Allgemeine Parameter). |
| graphOut | Gibt die Ausgabedatentabelle an, in der die Graphentabelle gespeichert werden soll. Weitere Informationen zum Angeben des graphOut-Parameters finden Sie im allgemeinen casouttable-Parameter (Formular 1) (Anhang A: Allgemeine Parameter). |
| graphTable | Gibt die vom Benutzer definierte Graphentabelle an. Die erste Spalte der Graphentabelle muss die Zeilen-ID-Variable enthalten. Die Graphentabelle muss auch alle Zielvariablen enthalten, die Sie in der Zielliste angeben. Weitere Informationen zum Angeben des graphTable-Parameters finden Sie im allgemeinen castable-Parameter (Formular 1) (Anhang A: Allgemeine Parameter). |
| graphType | Gibt den Typ der Graphentabelle an. Standard: CLUSTER\nCLUSTER: Verwendet eine Cluster-Graphentabelle, in der alle Aufgaben verbunden sind.\nCUSTOM: Verwendet eine benutzerdefinierte Graphentabelle, die der Benutzer angibt.\nFUSE: Verwendet eine Fuse-Graphentabelle, in der jede Aufgabe mit der nächsten Aufgabe in der Zielliste verbunden ist.\nINDEP: Verwendet eine unabhängige Graphentabelle, in der alle Aufgaben unabhängig voneinander sind. |
| inputs | Gibt die Variablen an, die im Training verwendet werden sollen. Weitere Informationen zum Angeben des inputs-Parameters finden Sie im allgemeinen casinvardesc-Parameter (Anhang A: Allgemeine Parameter). |
| maxIters | Gibt die maximale Anzahl von Iterationen an. Standard: 100 |
| modelId | Gibt den Namen der Modell-ID-Variablen an. |
| modelOut | Gibt die Ausgabedatentabelle an, in der die geschätzten Multitask-Regressionsgewichte gespeichert werden sollen. Weitere Informationen zum Angeben des modelOut-Parameters finden Sie im allgemeinen casouttable-Parameter (Formular 1) (Anhang A: Allgemeine Parameter). |
| output | Gibt die Ausgabedatentabelle an, in der die bewerteten Beobachtungen gespeichert werden sollen. Weitere Informationen zum Angeben des output-Parameters finden Sie im allgemeinen outputStatement-Parameter (Anhang A: Allgemeine Parameter). |
| outputTables | Listet die Namen der Ergebnistabellen auf, die als CAS-Tabellen auf dem Server gespeichert werden sollen. Weitere Informationen zum Angeben des outputTables-Parameters finden Sie im allgemeinen outputTables-Parameter (Anhang A: Allgemeine Parameter). |
| regL1 | Gibt das L1 (LASSO) Bestrafungsgewicht an. Standard: 0.01 |
| regL2 | Gibt das L2-Graphen-Bestrafungsgewicht an. Standard: 0.01 |
| saveState | Gibt die Ausgabedatentabelle an, in der der Zustand des Multitask-Lernmodells für zukünftige Bewertungen gespeichert werden soll. Weitere Informationen zum Angeben des saveState-Parameters finden Sie im allgemeinen casouttable-Parameter (Formular 1) (Anhang A: Allgemeine Parameter). |
| seed | Gibt den Startwert an, der für die Generierung von Pseudozufallszahlen verwendet werden soll. Standard: 0 |
| table | Gibt die Einstellungen für eine Eingabetabelle an. Die Tabelle muss eine Variable mit dem Namen id als Zeilen-ID-Variable enthalten. Weitere Informationen zum Angeben des table-Parameters finden Sie im allgemeinen castable-Parameter (Formular 1) (Anhang A: Allgemeine Parameter). |
| targets | Gibt die Zielvariablen an. |
| tolerance | Gibt die Optimierungstoleranz (absolute L2-Differenz der Lösung) als Abbruchkriterium an. Standard: 1E-06 |