Интерфейсы инструмента в веб-приложении и настольном приложении совпадают, а различия в функциональности сопровождаются соответствующими уточнениями.
Редактирование признака применяется для преобразования вещественных входных данных в категориальные в следующих видах анализа:
кластеризация (для метода К-мод);
заполнение по шаблону (для методов «Дерево решений» и «Логистическая регрессия», «Ансамбли деревьев решений»);
Примечание. Редактирование признака доступно только в настольном приложении.
Для задания настроек редактирования признака или фактора, влияющего на анализируемый признак, используйте диалог «Редактирование признака»:
Задайте следующие параметры:
Тип фактора. Определите тип фактора, влияющего на анализируемый признак:
Количественный. Набор данных, элементы которого можно упорядочить, и между которыми можно найти расстояние. Например, расход топлива автомобилей. Можно упорядочить и сказать, у кого больше, а у кого меньше;
Порядковый. Набор данных, элементы которого можно упорядочить, но между которыми нельзя найти расстояние. Например, статус заказа в Интернет-магазине: обрабатывается платеж (0), товар отправлен (1), товар доставляется (2), товар доставлен (3), товар получен (4), открыт спор (5), спор закрыт (6). Порядок понятен, а найти расстояние между элементами такого массива нельзя;
Категориальный. Набор данных, элементы которого нельзя упорядочить, и между которыми нельзя найти расстояние. Например, что обычно едят на завтрак люди из выборки: бутерброд, каша, яичница и т.д. Ни упорядочить, ни найти расстояние между элементами массива нельзя;
Примечание. Выбор типа фактора доступен только для метода «Ансамбли деревьев решений».
Способ разбиения. Определите способ разбиения входного массива данных:
Не применять разбиение. Массив данных не будет разбит на группы;
Равная ширина. Массив данных будет разбит на отрезки равной ширины;
Равная глубина. Массив данных будет разбит на отрезки, содержащие равное число значений;
Метод К-средних. Массив данных будет разбит на отрезки с помощью метода К-средних;
Число отрезков. Задайте число отрезков, на которое требуется разбить массив данных;
Считать пропуски отдельной категорией. Определите, будут ли пропуски в данных считаться отдельной категорией. По умолчанию флажок установлен и пропуски выделяются в отдельную категорию.
Примечание. Параметр «Считать пропуски отдельной категорией» присутствует только при настройке фактора.
См. также: