Preguntas frecuentes

551 preguntas encontradas.

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Sí, el parámetro `primaryTests` permite solicitar una o más pruebas de causas especiales para el gráfico de control primario. Puede habilitar hasta 8 pruebas diferentes, como `test1` para un punto fuera de los límites de control o `test2` para nueve puntos consecutivos en un lado de la línea c...
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Puede utilizar el parámetro `outLimitsTable` para especificar una tabla de salida CAS donde se guardarán los límites de control calculados por la acción....
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El parámetro `pctlDef` especifica la definición que se utiliza para calcular los percentiles al construir los diagramas de caja y bigotes (box-and-whisker plots). Acepta un valor entero y su valor predeterminado es 5....
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Sí. Para calcular los índices de capacidad, debe proporcionar una tabla de límites de especificación usando el parámetro `specsTable`. Además, puede establecer `ciIndices` en `true` para calcular los límites de confianza para estos índices, especificando el nivel de confianza con `ciAlpha` y...
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La acción `boxPlot` del conjunto de acciones `percentile` se utiliza para calcular cuantiles, los bigotes superiores e inferiores, y los valores atípicos para un diagrama de caja (box plot)....
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El parámetro `method` especifica el algoritmo para el análisis de percentiles. Los algoritmos soportados son el método Iterativo (`ITERATIVE`) y el método Exacto (`EXACT`). El valor predeterminado es `ITERATIVE`....
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Para calcular valores atípicos, establece el parámetro `outliers` en `True`. Puedes controlar cómo se reportan con `nOutBins`, que especifica el número de contenedores para agruparlos, o con `nOutLimit`, que define el número máximo de valores atípicos individuales a devolver tanto para el ext...
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El parámetro `pctlDef` permite especificar una de las cinco definiciones para calcular las estadísticas de cuantiles (percentiles), tal como se describe en la documentación del procedimiento UNIVARIATE. El valor por defecto es 6, que corresponde a un proceso iterativo....
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El parámetro `whiskerPercentile` especifica el percentil para los bigotes inferior y superior. Por ejemplo, si se especifica un valor de 10, los bigotes se establecerán en los percentiles 10 y 90. Las observaciones que caen fuera de estos bigotes se consideran valores atípicos....
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La acción `brScore` se utiliza para puntuar datos de texto basándose en un conjunto de reglas booleanas predefinidas. Esencialmente, evalúa si los documentos cumplen con las condiciones especificadas en las reglas....
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Para ejecutar la acción `brScore`, se requieren dos tablas de entrada: 1) el parámetro `table`, que especifica la tabla de datos de entrada que se va a puntuar; y 2) el parámetro `ruleTerms`, que especifica la tabla que contiene los términos de cada regla, generalmente generada por la acción `b...
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La tabla de salida se especifica mediante el parámetro `casOut`. Esta tabla contendrá los resultados de la coincidencia de reglas, mostrando qué documentos satisfacen qué reglas....
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El parámetro `docId` se usa para especificar la variable en la tabla de entrada que contiene el identificador único del documento (su valor por defecto es '_document_'). Por otro lado, el parámetro `termId` especifica la variable que contiene el identificador del término (su valor por defecto es...
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Sí, es posible. Al establecer el parámetro `useOldNames` en `TRUE`, la acción `brScore` utilizará los nombres de variables antiguos que se usaban en el procedimiento HPBOOLRULE, lo que facilita la compatibilidad con código heredado....
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La acción `brScore` del conjunto de acciones `boolRule` se utiliza para puntuar datos de texto basándose en un conjunto de reglas booleanas predefinidas, que generalmente son generadas por la acción `brTrain`....
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La acción `brScore` requiere dos tablas de entrada principales: el parámetro `table`, que especifica la tabla de datos de entrada a puntuar, y el parámetro `ruleTerms`, que especifica la tabla que contiene los términos de cada regla generada por la acción de entrenamiento....
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La tabla de salida se especifica mediante el parámetro `casOut`. Esta tabla contendrá los resultados de la coincidencia de reglas, es decir, indicará qué documentos satisfacen qué reglas....
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El parámetro `docId` se usa para especificar la variable en la tabla de entrada que contiene el identificador del documento (por defecto, `_document_`). El parámetro `termId` especifica la variable que contiene el identificador del término (por defecto, `_termnum_`)....
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El parámetro `useOldNames` (cuyos alias son `legacyName` o `legacyNames`) es un booleano que especifica si se deben usar los nombres de variable antiguos que se utilizaban en el procedimiento HPBOOLRULE. Su valor predeterminado es FALSO....
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La acción `brTrain` se utiliza para extraer reglas booleanas a partir de datos de texto....
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La tabla de entrada principal, especificada por el parámetro `table`, es obligatoria y contiene los datos para la extracción de reglas. Adicionalmente, se pueden especificar una tabla de información de documentos (`docInfo`) y una tabla de información de términos (`termInfo`)....
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La acción `brTrain` puede generar tres tablas de salida a través del parámetro `casOuts`: `rules` (que contiene las reglas generadas para cada categoría), `ruleTerms` (que contiene los términos en cada regla generada) y `candidateTerms` (que contiene los términos seleccionados para la creació...
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El parámetro `gPositive` (alias: `gPos`) especifica la puntuación g (g-score) mínima necesaria para que un término positivo sea considerado para la extracción de reglas. Su valor predeterminado es 8....
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Las variables objetivo se especifican mediante el subparámetro `targets` dentro del parámetro `docInfo`. Este subparámetro acepta una lista con los nombres de las variables que se usarán como objetivo....
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El parámetro `maxTriesIn` especifica el valor 'k-in' para la búsqueda de los k-mejores en el proceso de conjunto de términos para crear reglas. Por otro lado, `maxTriesOut` especifica el valor 'k-out' para la búsqueda de los k-mejores en el proceso de conjunto de reglas para crear el conjunto de...
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La acción `brTrain` extrae reglas booleanas a partir de texto. Su función principal es generar un conjunto de reglas que pueden ser utilizadas para clasificar o categorizar documentos basándose en los términos que contienen....
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El parámetro `docInfo` se utiliza para especificar la información sobre la tabla de documentos. Incluye sub-parámetros como `table` para la tabla de entrada, `id` para la variable de identificación del documento, `targets` para las variables objetivo, `targetType` para el tipo de objetivo (BINAR...
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La selección de términos se controla mediante varios parámetros: `gPositive` y `gNegative` establecen la puntuación g mínima para términos positivos y negativos respectivamente. `minSupports` define el número mínimo de documentos en los que un término debe aparecer. Finalmente, `maxCandidat...
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La acción `brTrain` puede generar tres tablas de salida, especificadas a través del parámetro `casOuts`: 1) `rules`, que contiene las reglas generadas para cada categoría; 2) `ruleTerms`, que detalla los términos dentro de cada regla; y 3) `candidateTerms`, que lista los términos que fueron se...
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El parámetro `maxTriesIn` especifica el valor 'k-in' para la búsqueda 'k-best' durante el proceso de ensamblaje de términos para crear reglas. Por otro lado, `maxTriesOut` especifica el valor 'k-out' para la búsqueda 'k-best' en el proceso de ensamblaje de reglas para formar el conjunto de regla...
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La acción `buildSurface` se utiliza para construir superficies tridimensionales a partir de un conjunto de imágenes biomédicas en 3D....
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Los parámetros requeridos son `images` para la tabla de imágenes de entrada, `outputFaces` para la tabla de salida que contendrá las caras de la superficie, y `outputVertices` para la tabla de salida que contendrá los vértices de la superficie....
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Puede definir las regiones de interés utilizando el parámetro `intensities` para especificar valores de intensidad concretos, o usando el parámetro `thresholds`, que permite definir un rango con un umbral inferior (`low`) y uno superior (`high`)....
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El parámetro `smoothing` especifica las opciones para el suavizado de la superficie generada. Sus sub-parámetros son `iterations`, que define el número máximo de iteraciones de suavizado, y `relaxationFactor`, que controla el grado de suavizado en cada iteración....
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La tabla `outputFaces` almacena la información de las caras que componen la superficie 3D generada, mientras que la tabla `outputVertices` almacena las coordenadas de los vértices que definen dichas caras....
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La acción `buildTermIndex` crea una tabla de índice de términos para términos significativos....
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Los parámetros obligatorios son `table`, que especifica la tabla de índice de entrada para alimentar los términos, y `casOut`, que especifica la tabla de salida donde se almacenará la lista de términos....
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El parámetro `language` especifica el idioma que se utilizará para el tokenizador del campo de índice. Si no se especifica, el valor predeterminado es 'UNIVERSAL'....
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El parámetro opcional `fields` especifica una lista de campos en los que se debe contar la frecuencia de los términos....
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El parámetro `tokenize` especifica si el campo de índice debe ser tokenizado. El valor predeterminado es FALSO (FALSE)....
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Crea una tabla de índice de términos para los términos significativos....
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El parámetro 'table' especifica el nombre de la tabla de índice de entrada que se utiliza para alimentar los términos en la acción buildTermIndex....
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El parámetro 'casOut' especifica el nombre de la tabla de salida que se utiliza para almacenar la lista de términos....
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El parámetro 'language' especifica el idioma que se utilizará para el tokenizador del campo de índice. Su valor predeterminado es "UNIVERSAL"....
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El parámetro 'tokenize' especifica si el campo de índice está tokenizado. Su valor predeterminado es FALSO....
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La acción `calculateErrorRate` calcula las tasas de error de caracteres, palabras y oraciones comparando las transcripciones de hipótesis con las transcripciones de referencia. Es una herramienta para evaluar el rendimiento de los sistemas de conversión de voz a texto....
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Se requieren dos tablas de entrada principales: la tabla `reference`, que contiene las transcripciones de referencia (la verdad fundamental), y la tabla `table` (también conocida como `hypothesis`), que contiene las transcripciones hipotéticas generadas por el modelo....
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Se utilizan los parámetros `referenceText` para la columna de texto en la tabla de referencia y `tableText` (o su alias `hypothesisText`) para la columna de texto en la tabla de hipótesis. Por defecto, la acción asume que es la segunda columna en cada tabla....
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Sí, puede usar los parámetros `referenceId` para la tabla de referencia y `tableId` (o su alias `hypothesisId`) para la tabla de hipótesis para especificar las columnas que contienen los identificadores. Por defecto, se utiliza la primera columna de cada tabla....
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La acción calcula varias métricas de error, incluyendo la Tasa de Error de Palabras (WER) y la Tasa de Error de Caracteres (CER), comparando las secuencias de palabras/caracteres de las transcripciones de referencia e hipótesis para determinar inserciones, eliminaciones y sustituciones....
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