nominalVarsDimReduction

lpca

#set_nominalvarsdimreduction
Inhaltsverzeichnis

Beschreibung

Reduziert die Dimensionalität nominaler Variablen mithilfe einer logistischen Hauptkomponentenanalyse (LPCA).

nominalVarsDimReduction.lpca result=results status=rc / dimensions=integer, display={casinvardesc-1, ...}, epsilon=double, freq="variable-name", id={"variable-name-1", ...}, inputs={{casinvardesc-1}, ...}, m=double, maxIter=integer, nominals={{casinvardesc-1}, ...}, output={outputStatement}, outputTables={outputTables}, prefix="string", saveState={casouttable}, table={castable};
Einstellungen
ParameterBeschreibung
dimensions Gibt die Anzahl der reduzierten Variablen an.
display Gibt eine Liste von Ergebnistabellen an, die zur Anzeige an den Client gesendet werden sollen.
epsilon Gibt die Toleranz an, die zur Bestimmung der Konvergenz des iterativen Algorithmus verwendet wird.
freq Gibt die Häufigkeitsvariable an.
id Gibt die Variablen an, die als Datensatzidentifikatoren verwendet und in die Ausgabetabelle übertragen werden sollen, die Sie im Ausgabeparameter angeben.
inputs Gibt die in der Analyse zu verwendenden Variablen an.
m Gibt einen endlichen positiven Wert zur Annäherung der unendlichen Grenzen der Logit-Funktion an: logit(1) wird durch m und logit(0) durch -m angenähert.
maxIter Gibt die maximale Anzahl von Iterationen für den iterativen Algorithmus an.
nominals Gibt die nominalen Variablen an, die im Training verwendet werden sollen.
output Gibt die Ausgabedatentabelle an, die die Werte der reduzierten Variablen für die nominalen Trainingsdaten enthält.
outputTables Listet die Namen der Ergebnistabellen auf, die als CAS-Tabellen auf dem Server gespeichert werden sollen.
prefix Gibt ein Präfix an, das auf die Namen der reduzierten Variablen angewendet wird.
saveState Gibt die Ausgabedatentabelle an, in der das Dimensionsreduktionsmodell der nominalen Variablen für zukünftiges Scoring gespeichert werden soll.
table Gibt die Eingabetabelle an.

Beispiele

FAQ

Was ist die `lpca`-Aktion?
Welchen Zweck hat der Parameter `dimensions`?
Wofür wird der Parameter `epsilon` verwendet?
Wie kann ich eine Häufigkeitsvariable angeben?
Welche Funktion hat der `m`-Parameter?
Wie steuert man die maximale Anzahl der Iterationen?
Wie kann der Modellzustand für zukünftiges Scoring gespeichert werden?
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