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Der Standardwert für den Parameter `on` ist `FALSE`....

Die Aktion `minCostFlow` berechnet den Netzwerkfluss mit minimalen Kosten für einen Graphen. Sie wird verwendet, um einen Fluss zu finden, der alle Bedarfs- und Angebotsanforderungen erfüllt und gleichzeitig die Gesamtkosten minimiert....

Diese Aktion löst das Problem des minimalen Kostenflusses (Minimum-Cost Network Flow), ein fundamentales Problem der Netzwerkoptimierung. Ziel ist es, den kostengünstigsten Weg zu finden, um Waren oder Ressourcen durch ein Netzwerk von Quellen (Angebot) zu Senken (Bedarf) zu leiten, unter Berücks...

Die Aktion erfordert in der Regel zwei Haupteingabetabellen: Eine `links`-Tabelle, die die Kanten des Graphen mit ihren Attributen (wie Kosten, Kapazitäten) beschreibt, und eine `nodes`-Tabelle, die die Knoten mit ihren Angebots- oder Bedarfs-Constraints (Nachfrage/Angebot) definiert....

Ja, die Aktion unterstützt sowohl gerichtete als auch ungerichtete Graphen. Der Parameter `direction` kann auf `DIRECTED` oder `UNDIRECTED` gesetzt werden, um das Verhalten des Algorithmus entsprechend anzupassen....

Die Dokumentation erwähnt, dass die Aktion einen Netzwerk-Simplex-Algorithmus verwendet. Die Häufigkeit der Iterationsprotokolle für diesen Algorithmus kann mit dem Parameter `logFreq` gesteuert werden....

Die Hauptausgabetabellen sind `outLinks`, die Informationen über den Fluss auf jeder Kante enthält, und `outNodes`, die Informationen über die Knoten, wie z.B. duale Werte, enthält. Zusätzlich kann eine `outGraphList`-Tabelle erstellt werden, die eine Zusammenfassung der In-Memory-Graphen liefe...

Die `minCut`-Aktion berechnet den minimalen Schnitt eines Graphen. Ein minimaler Schnitt ist eine Partition der Knoten eines Graphen in zwei disjunkte Teilmengen, die eine Quelle und eine Senke trennt, wobei die Summe der Gewichte der Kanten, die die beiden Teilmengen verbinden, minimiert wird....

Der Parameter `source` gibt den Quellknoten des minimalen Schnitts an, während der Parameter `sink` den Senkenknoten des minimalen Schnitts angibt. Beide sind für die Berechnung des Schnitts zwischen diesen beiden spezifischen Knoten erforderlich....

Sie können den Parameter `maxCuts` verwenden, um die maximale Anzahl von Schnitten festzulegen, die der Algorithmus zurückgeben soll. Standardmäßig wird nur 1 Schnitt zurückgegeben....

Ja, der Parameter `maxWeight` gibt das maximale Gewicht der vom Algorithmus zurückgegebenen Schnitte an. Nur Schnitte, deren Gewicht kleiner oder gleich diesem Wert ist, werden zurückgegeben....

Der Parameter `direction` gibt an, ob der Eingabegraph als gerichtet oder ungerichtet betrachtet werden soll. Er kann die Werte 'DIRECTED' oder 'UNDIRECTED' annehmen. Bei 'DIRECTED' hat jede Kante eine spezifische Richtung. Bei 'UNDIRECTED' (Standard) hat keine Kante eine Richtung und der Fluss ist ...

Die `minSpanTree`-Aktion berechnet den minimalen Spannbaum eines Graphen....

Für einen ungerichteten, zusammenhängenden Graphen ist ein Spannbaum ein Teilgraph, der ein Baum ist und alle Knoten verbindet. Der minimale Spannbaum ist der Spannbaum mit der geringsten Summe der Kantengewichte. Für einen gerichteten Graphen findet die Aktion einen gewurzelten Spannbaum mit min...

Die Aktion verwendet eine `links`-Tabelle für die Kanteninformationen des Graphen und optional eine `nodes`-Tabelle für die Knoteninformationen....

Die Hauptausgabe ist eine Datentabelle, die die Kanten des minimalen Spannbaums enthält. Dies wird über den Parameter `out` spezifiziert....

Ja, der Parameter `direction` kann auf "DIRECTED" gesetzt werden. In diesem Fall findet die Aktion einen gewurzelten Spannbaum mit minimalem Gewicht (eine minimale Spannungs-Arboreszenz). Dabei muss der `source`-Parameter angegeben werden, um den Wurzelknoten zu definieren....

Die `mitigateBias`-Aktion mildert die Verzerrung (Bias) während des Trainings von Vorhersagemodellen....

Der Parameter `biasMetric` gibt die Art der Verzerrungsmessung an. Sie können vier Typen angeben: 'DEMOGRAPHICPARITY', 'EQUALIZEDODDS', 'EQUALOPPORTUNITY' oder 'PREDICTIVEPARITY'....

Der Parameter `trainProgram` gibt den CASL-Trainingscode zum Trainieren eines Modells an. Dieser Code wird in Verbindung mit den Werten verwendet, die Sie in den Parametern `copyVarsCASLVariable`, `scoredCASLVariable`, `tableCASLVariable` und `weightCASLVariable` angeben....

Der `tolerance`-Parameter gibt die Toleranz für die Verletzung der Paritätsbeschränkung an. Wenn Sie diesen Parameter auf 0 setzen, trainiert die Aktion für die maximale Anzahl von Iterationen, die im `maxIters`-Parameter festgelegt ist....

Der Parameter `sensitiveVariable` gibt die sensible Variable an, die bei den Verzerrungsberechnungen verwendet werden soll....