Project Parameters============ Proj

Project Parameters
============ Project Parameters ============
Project title: Iris variety classification
Project file: C:DTREGTestiris.dtr
Target variable: Species
Number of predictor variables: 4
Type of tree: Single tree
Maximum splitting levels: 10
Type of analysis: Classification
Splitting algorithm: Gini
Category weights: Equal (Balanced)
Misclassification costs: Equal (unitary)
Variable weights: Equal
Minimum size node to split: 10
Max. categories for continuous predictors: 200
Use surrogate splitters for missing values: Yes
Always compute surrogate splitters: Yes
Tree pruning and validation method: V-fold
Number of folds: 10
Tree pruning criterion: Minimum cost complexity (0.00 S.E.)
The Project Parameters section of the report displays a summary of the options and parameters you selected on the various property pages for the model.
Input Data
============ Input Data ============
Input data file: C:DTREGiris.csv
Number of variables (data columns): 5
Number of data rows: 150
Total weight for all rows: 150
Rows with missing target or weight values: 0
Rows with missing predictor values: 0
The Input Data section displays information about the input data file used to construct the tree. The entry for “Rows with missing target or weight values” indicates the number of rows that were discarded because these variables had missing values.

Kết quả (Việt) 1:

Dự án tham số=== Dự án tham số === Dự án tiêu đề: Iris nhiều phân loại Tệp dự án: C:DTREGTestiris.dtr Mục tiêu biến: loài Số lượng dự báo biến: 4 Loại cây: cây Tối đa qua việc tách cấp: 10 Loại phân tích: phân loại Chia tách các thuật toán: Gini Thể loại trọng lượng: bình đẳng (cân bằng) Misclassification chi phí: bằng (cộng) Biến trọng lượng: bình đẳng Kích thước tối thiểu nút phân chia: 10 Max. thể loại cho liên tục dự đoán: 200 Sử dụng thay thế splitter cho thiếu giá trị: có Luôn luôn tính toán thay thế Splitter: có Cây cắt tỉa và xác nhận phương pháp: V-gấp Số lượng các nếp gấp: 10 Cây cắt tỉa tiêu chí: tối thiểu chi phí phức tạp (0,00 S.E.) Dự án tham số phần của báo cáo hiển thị một bản tóm tắt của các tùy chọn và tham số bạn chọn trên trang thuộc tính khác nhau cho các mô hình. Đầu vào dữ liệu=== Đầu vào dữ liệu === Đầu vào dữ liệu tập tin: C:DTREGiris.csv Số lượng biến (dữ liệu cột): 5 Số lượng dữ liệu hàng: 150 Tổng trọng lượng cho tất cả các hàng: 150 Hàng với thiếu giá trị mục tiêu hoặc trọng lượng: 0 Hàng với thiếu giá trị dự đoán: 0 Phần đầu vào dữ liệu sẽ hiển thị thông tin về các tập tin đầu vào dữ liệu được sử dụng để xây dựng cây. Các mục nhập cho "Hàng với thiếu giá trị mục tiêu hoặc trọng lượng" cho thấy số lượng hàng mà đã bị loại bỏ vì những biến có thiếu giá trị.

Kết quả (Việt) 2:

Các thông số dự án
============ Các thông số dự án ============
Tên dự án: Iris phân loại nhiều loại
tập tin dự án: C: DTREG Test iris.dtr
biến mục tiêu: Loài
Số của các biến: 4
Loại cây: cây Độc
mức tách tối đa: 10
Loại phân tích: Phân loại
thuật toán chia nhỏ file: Gini
Category trọng: Bình Đẳng (Balanced)
chi phí phân loại sai: Bình Đẳng (unitary)
trọng lượng khác: bình đẳng
nút kích thước tối thiểu để chia : 10
Max. loại để dự đoán liên tục: 200
Sử dụng splitter thay thế cho giá trị bị mất: Có
Luôn luôn tính toán splitter thay thế: Có
cây cắt tỉa và phương thức xác nhận: V lần
Số nếp gấp: 10
Tree tiêu chí cắt tỉa: phức tạp chi phí tối thiểu (0.00 SE)
Phần thông số của dự án báo cáo sẽ hiển thị một bản tóm tắt các tùy chọn và các thông số bạn đã chọn trên trang bất động sản khác nhau cho mô hình.
Dữ liệu đầu vào
============ dữ liệu đầu vào ============
Input dữ liệu tập tin: C: DTREG iris.csv
Số biến (cột dữ liệu): 5
Số hàng dữ liệu: 150
Tổng trọng lượng cho tất cả các hàng: 150
dòng với mục tiêu hoặc giá trị bị mất trọng lượng: 0
Rows có giá trị dự báo mất tích: 0
Các phần dữ liệu đầu vào sẽ hiển thị thông tin về các tập tin dữ liệu đầu vào được sử dụng để xây dựng cây. Cổng vào cho "dòng với thiếu mục tiêu hoặc trọng lượng giá trị" cho biết số hàng đã được loại bỏ vì các biến đã thiếu giá trị.