Установите свойства предикторов протокола результатов кредита
устанавливает свойства предикторов протокола результатов кредита.sc
= modifypredictor(sc
,PredictorName
)
устанавливает свойства предикторов протокола результатов кредита с помощью дополнительных аргументов пары "имя-значение".sc
= modifypredictor(___,Name,Value
)
Создайте creditscorecard
объект с помощью CreditCardData.mat
файл, чтобы загрузить данные (использующий набор данных от Refaat 2011). На практике категориальные данные много раз представляются числовыми значениями. Показать случай, где категориальные данные даны как числовые данные, данные для переменной 'ResStatus'
намеренно преобразован в числовые значения.
load CreditCardData data.ResStatus = double(data.ResStatus); sc = creditscorecard(data,'IDVar','CustID')
sc = creditscorecard with properties: GoodLabel: 0 ResponseVar: 'status' WeightsVar: '' VarNames: {1x11 cell} NumericPredictors: {1x7 cell} CategoricalPredictors: {'EmpStatus' 'OtherCC'} BinMissingData: 0 IDVar: 'CustID' PredictorVars: {1x9 cell} Data: [1200x11 table]
[T,Stats] = predictorinfo(sc,'ResStatus')
T=1×4 table
PredictorType LatestBinning LatestFillMissingType LatestFillMissingValue
_____________ _________________ _____________________ ______________________
ResStatus {'Numeric'} {'Original Data'} {'Original'} {0x0 double}
Stats=4×1 table
Value
_______
Min 1
Max 3
Mean 1.7017
Std 0.71833
Обратите внимание на то, что 'ResStatus'
появляется как часть NumericPredictors
свойство. Примите, что вы хотите 'ResStatus'
быть обработанным как категориальные данные. Например, можно хотеть позволить автоматическим алгоритмам раскладывания переупорядочивать категории. Используйте modifypredictor
изменить 'PredictorType'
из PredictorName
'ResStatus'
от числового до категориального.
sc = modifypredictor(sc,'ResStatus','PredictorType','Categorical')
sc = creditscorecard with properties: GoodLabel: 0 ResponseVar: 'status' WeightsVar: '' VarNames: {1x11 cell} NumericPredictors: {1x6 cell} CategoricalPredictors: {'ResStatus' 'EmpStatus' 'OtherCC'} BinMissingData: 0 IDVar: 'CustID' PredictorVars: {1x9 cell} Data: [1200x11 table]
[T,Stats] = predictorinfo(sc,'ResStatus')
T=1×5 table
PredictorType Ordinal LatestBinning LatestFillMissingType LatestFillMissingValue
_______________ _______ _________________ _____________________ ______________________
ResStatus {'Categorical'} false {'Original Data'} {'Original'} {0x0 double}
Stats=3×1 table
Count
_____
C1 542
C2 474
C3 184
Заметьте, что 'ResStatus'
теперь появляется как часть 'Categorical'
предикторы.
sc
— Модель протокола результатов кредитаcreditscorecard
объектМодель протокола результатов кредита в виде creditscorecard
объект. Используйте creditscorecard
создать creditscorecard
объект.
PredictorName
— Имя предиктораИмя предиктора, заданное использование вектора символов или массива ячеек из символьных векторов, содержащего имена предикторов протокола результатов кредита. PredictorName
является чувствительным к регистру.
Типы данных: char |
cell
Задайте дополнительные разделенные запятой пары Name,Value
аргументы. Name
имя аргумента и Value
соответствующее значение. Name
должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN
.
sc = modifypredictor(sc,{'CustAge','CustIncome'},'PredictorType','Categorical','Ordinal',true)
'PredictorType'
— Тип предиктора, в который преобразованы один или несколько предикторов''
никакое преобразование не происходит (значение по умолчанию) | вектор символов со значениями 'Numeric'
категориальный
Тип предиктора, что один или несколько предикторов преобразованы в в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'PredictorType'
и вектор символов. Возможные значения:
''
— Никакое преобразование не происходит.
'Numeric'
— Данные о предикторе заданы PredictorName
преобразован в числовой.
'Categorical'
— Данные о предикторе заданы PredictorName
преобразован в категориальный.
Типы данных: char
'Ordinal'
— Индикатор для того, являются ли предикторы, преобразовываемые в категориальный, порядковымиfalse
(значение по умолчанию) | логический со значениями true
ложь
Индикатор для того, обработаны ли предикторы, преобразовываемые в категориальные или существующие категориальные предикторы, как порядковые данные в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'Ordinal'
и логическое со значениями true
или false
.
Примечание
Этот дополнительный входной параметр только используется для предикторов типа 'Categorical'
.
Типы данных: логический
sc
— Модель протокола результатов кредитаcreditscorecard
объектМодель протокола результатов кредита, возвращенная как обновленный creditscorecard
объект.
У вас есть модифицированная версия этого примера. Вы хотите открыть этот пример со своими редактированиями?
1. Если смысл перевода понятен, то лучше оставьте как есть и не придирайтесь к словам, синонимам и тому подобному. О вкусах не спорим.
2. Не дополняйте перевод комментариями “от себя”. В исправлении не должно появляться дополнительных смыслов и комментариев, отсутствующих в оригинале. Такие правки не получится интегрировать в алгоритме автоматического перевода.
3. Сохраняйте структуру оригинального текста - например, не разбивайте одно предложение на два.
4. Не имеет смысла однотипное исправление перевода какого-то термина во всех предложениях. Исправляйте только в одном месте. Когда Вашу правку одобрят, это исправление будет алгоритмически распространено и на другие части документации.
5. По иным вопросам, например если надо исправить заблокированное для перевода слово, обратитесь к редакторам через форму технической поддержки.