机器学习基础绘图节点:修订间差异

来自决策链云智库
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* 处理的数据类型:结局变量为二分类,特征变量大多数为连续型的变量。
* 处理的数据类型:结局变量为二分类,特征变量大多数为连续型的变量。
===变量配置===
===变量配置===
* 选择特征变量:作为特征进行学习的变量(X),多选。
* 选择预测概率值:选择预测概率变量,一般带有“_pred”字样,可多选。
* 选择目标变量:作为结局的二分类变量(y),单选。
* 选择真值:选择测试值,可多选。


===参数配置===
===参数配置===

2024年1月23日 (二) 14:05的版本

Machine Learning Basic Plotting.png
节点状态
Windows / Windows 10 Win10及以上可用
V1.0部署
机器学习基础绘图节点Machine Learning Basic Plotting.svg
节点开发者决策链算法研发部 (Dev.Team-DPS)
节点英文名Machine Learning Basic Plotting
功能主类别机器学习
英文缩写MLBPlot
功能亚类别模型评估
节点类型数据挖掘
开发语言R
节点简介

绘图模块包含ROC曲线, PR曲线, DCA曲线和校正曲线。

端口数量与逻辑控制(PC)
Input-入口2个
Output-出口2个
Loop-支持循环
If/Switch-支持逻辑判断
输入输出
可生成图片类型(推荐)
可生成数据表类型(推荐)
相关节点
上一节点交叉熵
下一节点SHAP



概述

该节点为包含ROC曲线PR曲线DCA曲线矫正曲线的机器学习绘图节点。

节点使用指南

  • 最适用的场景:决策树可用于解决分类问题,其中目标是将数据分为不同的类别或预测数据的类别。
  • 处理的数据类型:结局变量为二分类,特征变量大多数为连续型的变量。

变量配置

  • 选择预测概率值:选择预测概率变量,一般带有“_pred”字样,可多选。
  • 选择真值:选择测试值,可多选。

参数配置

  • 绘图方法选择:可多选ROC曲线,PR曲线,DCA曲线和矫正曲线。

注意事项

  • 不支持带空值运算,
  • 节点可选出图,
  • 导入该节点的数据端口为绘图数据集,导入前注意接口颜色。

参考文献

查找其他类别的节点,请参考以下列表