Использование узла Производная таблица с узлами Python ML

Узел Производная таблица может быть использован для представления отчета узла Python ML в виде таблицы данных. Результирующий набор данных будет включать две обязательные колонки – Report section (Раздел отчета) и Target column (Целевая колонка), а также несколько дополнительных колонок в зависимости от выбранного источника.

После того как узел Производная таблица будет добавлен на скрипт и соединен с соответствующим родительским узлом, откройте окно настроек для управления доступными опциями.

На вкладке Настройки используйте выпадающее меню для выбора раздела отчета родительского узла, на основании которого будет составлена результирующая таблица данных.

При использовании узла Python (Классификация) в качестве родительского пользователям доступны следующие разделы отчета:

  • Все разделы отчета – в качестве источника будут использованы все доступные разделы. Соответствующее количество дополнительных колонок будет добавлено в таблицу данных.

  • Эффективность классификации – в качестве источника будет использован только раздел Эффективность классификации. При этом в таблицу данных будет добавлено четыре дополнительных колонки. Данные колонки соответствуют тем, что описаны в разделе Использование узла Производная таблица с узлами классификации.

  • Детали классификации – в качестве источника будет использован только раздел Детали классификации. При этом в таблицу данных будет добавлено десять дополнительных колонок. Данные колонки соответствуют тем, что описаны в разделе Использование узла Производная таблица с узлами классификации.

  • Матрица ошибок – в качестве источника будет использован только раздел Матрица ошибок. При этом в таблицу данных будет добавлено три дополнительных колонки. Данные колонки соответствуют тем, что описаны в разделе Использование узла Производная таблица с узлами классификации.

  • DET-кривая – в качестве источника будет использован только раздел DET-кривая. При этом в таблицу данных будет добавлено четыре дополнительных колонки:

    • Target (cat) – содержит значение в выбранной целевой колонке;

    • False Positive Rate – характеризует отношение количества случаев, когда отрицательное событие было ошибочно отнесено к положительным, к общему количеству фактических отрицательных событий;

    • False Negative Rate – характеризует отношение количества случаев, когда положительное событие было ошибочно отнесено к отрицательным, к общему количеству фактических положительных событий;

    • Value (num) – отображает значения числового типа.

  • Важность признаков – в качестве источника будет использован только раздел Важность признаков. При этом в таблицу данных будет добавлено две дополнительных колонки:

    • Feature – содержит имя признака;

    • Significance – отображает значимость признака.

  • Gains curve – в качестве источника будет использован только раздел Gains curve. При этом в таблицу данных будет добавлено четыре дополнительных колонки:

    • Target (cat) – содержит значение в выбранной целевой колонке;

    • Percentage of samples – отображает процент случайных значений;

    • Gains – содержит значение оси Gains;

    • Value (num) – содержит значения числового типа.

  • KS curve – в качестве источника будет использован только раздел KS curve. При этом в таблицу данных будет добавлено четыре дополнительных колонки:

    • Target (cat) – содержит значение в выбранной целевой колонке;

    • Threshold – содержит пороговое значение;

    • Percentage below threshold – отображает процент ниже порогового значения;

    • Value (num) – содержит значения числового типа.

  • Lift curve – в качестве источника будет использован только раздел Lift curve. При этом в таблицу данных будет добавлено четыре дополнительных колонки:

    • Target (cat) – содержит значение в выбранной целевой колонке;

    • Percentage of samples – отображает процент случайных значений;

    • Lift – содержит значение оси Lift;

    • Value (num) – содержит значения числового типа.

  • Кривая точности и полноты – в качестве источника будет использован только раздел Кривая точности и полноты. При этом в таблицу данных будет добавлено четыре дополнительных колонки:

    • Target (cat) – содержит значение в выбранной целевой колонке;

    • Recall – характеризует долю полученных релевантных вхождений;

    • Precision – характеризует долю релевантных вхождений среди полученных;

    • Value (num) – отображает значения числового типа.

  • ROC-кривая – в качестве источника будет использован только раздел ROC-кривая. При этом в таблицу данных будет добавлено четыре дополнительных колонки:

    • Target (cat) – содержит значение в выбранной целевой колонке;

    • False Positive Rate – характеризует отношение количества случаев, когда отрицательное событие было ошибочно отнесено к положительным, к общему количеству фактических отрицательных событий;

    • True Positive Rate – характеризует отношение количества случаев, когда положительное событие было ошибочно отнесено к отрицательным, к общему количеству фактических положительных событий;

    • Value (num) – отображает значения числового типа.

  • Результат – в качестве источника будет использован только раздел Результат. При этом в таблицу данных будет добавлено три дополнительных колонки:

    • Name – содержит имя критерия;

    • Value (num) – отображает значения числового типа;

    • Value (str) – отображает значения строкового типа.

  • Настройки – в качестве источника будет использован только раздел Настройки. При этом в таблицу данных будет добавлено три дополнительных колонки:

    • Name – содержит имя параметра;

    • Value (num) – содержит значения числового типа;

    • Value (str) – содержит значения строкового типа.

  • Настройки алгоритма – в качестве источника будет использован только раздел Настройки алгоритма. При этом в таблицу данных будет добавлено три дополнительных колонки:

    • Name – содержит имя параметра;

    • Value (num) – содержит значения числового типа;

    • Value (str) – содержит значения строкового типа.

  • Сводный отчет – в качестве источника будет использован только раздел Сводный отчет. При этом в таблицу данных будет добавлено три дополнительных колонки:

    • Name – содержит имя критерия;

    • Value (num) – содержит значения числового типа;

    • Value (str) – содержит значения строкового типа.

Если узел Производная таблица был добавлен на скрипт в более ранних версиях PolyAnalyst, в выпадающем меню Раздел отчета также будет доступен вариант Режим совместимости. При выборе данного режима узел Производная таблица представит результаты в старом формате. Однако если пользователь выберет другую опцию и выполнит узел, элемент Режим совместимости будет безвозвратно исключен из списка.

Для большинства доступных разделов отчета пользователи могут дополнительно указать необходимую Целевую переменную в соответствующем поле. По умолчанию результирующая таблица данных отображает сведения для Всех целевых колонок.

При использовании узла Python (Кластеризация) в качестве родительского пользователям доступны следующие разделы отчета:

  • Все разделы отчета – в качестве источника будут использованы все доступные разделы. Соответствующее количество дополнительных колонок будет добавлено в таблицу данных.

  • Кластеры – в качестве источника будет использован только раздел Кластеры. При этом в таблицу данных будет добавлено три дополнительных колонки:

    • Target (cat) – содержит имя кластера и его идентификатор;

    • Feature – отображает имя признака;

    • Significance – отображает значимость кластера.

  • Важность признаков – в качестве источника будет использован только раздел Важность признаков. При этом в таблицу данных будет добавлено две дополнительных колонки. Данные колонки соответствуют тем, что описаны для узла Python (Классификация) выше.

  • Результат – в качестве источника будет использован только раздел Результат. При этом в таблицу данных будет добавлено три дополнительных колонки. Данные колонки соответствуют тем, что описаны для узла Python (Классификация) выше.

  • Настройки – в качестве источника будет использован только раздел Настройки. При этом в таблицу данных будет добавлено три дополнительных колонки. Данные колонки соответствуют тем, что описаны для узла Python (Классификация) выше.

  • Настройки алгоритма – в качестве источника будет использован только раздел Настройки алгоритма. При этом в таблицу данных будет добавлено три дополнительных колонки. Данные колонки соответствуют тем, что описаны для узла Python (Классификация) выше.

  • Сводный отчет – в качестве источника будет использован только раздел Сводный отчет. При этом в таблицу данных будет добавлено три дополнительных колонки. Данные колонки соответствуют тем, что описаны для узла Python (Классификация) выше.

Если узел Производная таблица был добавлен на скрипт в более ранних версиях PolyAnalyst, в выпадающем меню Раздел отчета также будет доступен вариант Режим совместимости. При выборе данного режима узел Производная таблица представит результаты в старом формате. Однако если пользователь выберет другую опцию и выполнит узел, элемент Режим совместимости будет безвозвратно исключен из списка.

При использовании узла Python (Декомпозиция) в качестве родительского пользователям доступны следующие разделы отчета:

  • Все разделы отчета – в качестве источника будут использованы все доступные разделы. Соответствующее количество дополнительных колонок будет добавлено в таблицу данных.

  • Компоненты – в качестве источника будет использован только раздел Компоненты. При этом в таблицу данных будет добавлено три дополнительных колонки:

    • Target (cat) – содержит имя компонента и его идентификатор;

    • Feature – отображает имя признака;

    • Significance – отображает значимость компонента.

  • Результат – в качестве источника будет использован только раздел Результат. При этом в таблицу данных будет добавлено три дополнительных колонки. Данные колонки соответствуют тем, что описаны для узла Python (Классификация) выше.

  • Настройки – в качестве источника будет использован только раздел Настройки. При этом в таблицу данных будет добавлено три дополнительных колонки. Данные колонки соответствуют тем, что описаны для узла Python (Классификация) выше.

  • Настройки алгоритма – в качестве источника будет использован только раздел Настройки алгоритма. При этом в таблицу данных будет добавлено три дополнительных колонки. Данные колонки соответствуют тем, что описаны для узла Python (Классификация) выше.

  • Сводный отчет – в качестве источника будет использован только раздел Сводный отчет. При этом в таблицу данных будет добавлено три дополнительных колонки. Данные колонки соответствуют тем, что описаны для узла Python (Классификация) выше.

  • Главные компоненты – в качестве источника будет использован только раздел Главные компоненты. При этом в таблицу данных будет добавлено две дополнительных колонки:

    • Feature – содержит имя компонента и его идентификатор.

    • Significance – отображает значимость компонента.

Если узел Производная таблица был добавлен на скрипт в более ранних версиях PolyAnalyst, в выпадающем меню Раздел отчета также будет доступен вариант Режим совместимости. При выборе данного режима узел Производная таблица представит результаты в старом формате. Однако если пользователь выберет другую опцию и выполнит узел, элемент Режим совместимости будет безвозвратно исключен из списка.

При использовании узла Python (Регрессия) в качестве родительского пользователям доступны следующие разделы отчета:

  • Все разделы отчета – в качестве источника будут использованы все доступные разделы. Соответствующее количество дополнительных колонок будет добавлено в таблицу данных.

  • Важность признаков – в качестве источника будет использован только раздел Важность признаков. При этом в таблицу данных будет добавлено две дополнительных колонки. Данные колонки соответствуют тем, что описаны для узла Python (Классификация) выше.

  • Результат – в качестве источника будет использован только раздел Результат. При этом в таблицу данных будет добавлено три дополнительных колонки. Данные колонки соответствуют тем, что описаны для узла Python (Классификация) выше.

  • Настройки – в качестве источника будет использован только раздел Настройки. При этом в таблицу данных будет добавлено три дополнительных колонки. Данные колонки соответствуют тем, что описаны для узла Python (Классификация) выше.

  • Настройки алгоритма – в качестве источника будет использован только раздел Настройки алгоритма. При этом в таблицу данных будет добавлено три дополнительных колонки. Данные колонки соответствуют тем, что описаны для узла Python (Классификация) выше.

  • Сводный отчет – в качестве источника будет использован только раздел Сводный отчет. При этом в таблицу данных будет добавлено три дополнительных колонки. Данные колонки соответствуют тем, что описаны для узла Python (Классификация) выше.

Если узел Производная таблица был добавлен на скрипт в более ранних версиях PolyAnalyst, в выпадающем меню Раздел отчета также будет доступен вариант Режим совместимости. При выборе данного режима узел Производная таблица представит результаты в старом формате. Однако если пользователь выберет другую опцию и выполнит узел, элемент Режим совместимости будет безвозвратно исключен из списка.

Для большинства доступных разделов отчета пользователи могут дополнительно указать необходимую Целевую переменную в соответствующем поле. По умолчанию результирующая таблица данных отображает сведения для Всех целевых колонок.