知识库 : 模糊规则节点使用说明

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模糊规则使用说明

目录

1. 节点设置页面

2. 节点结果展示

3. 注意事项

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

模糊规则是 Data Studio 建模节点分类中的一个节点,它是一个分类节点,模型训练过程中的参与变量只能是数值类型的变量,模糊规则分类算法是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一,该分类算法的思路是:首先根据训练数据建立分类规则,然后预测数据根据分类规则选择所属类别。

1. 节点设置页面

输入变量、隶属度变量都为数值类型

模糊规则:对预测数据进行分类时,选择概率的计算方式。

退化方法:选择启用新规则消减法,在建立模糊规则时,如果目标类均无法匹配时,选择建立的模糊规则方案。

缺失值处理:在建立模糊规则时,如果该值为空时,选择的处理方式。

新规则消减法:是否启用新规则消减法,与退化方法关联。

使用最大覆盖度类别:启用最大覆盖度类别,在建立模糊规则时,只有在同类时才会覆盖模糊规则。

控制最大迭代次数:在建立模糊规则时,进行迭代的最大次数。

2. 节点结果展示

              在以前讲过的建模节点使用说明中可以知道,建模节点配置完并执行后,会在左下角模型区域生成指定的训练模型,如下图:

双击训练模型可以展示模糊规则建立的模糊规则,如下图:

连接训练模型与预测数据,右键执行并查看结果如下图:

3. 注意事项

训练数据类型的差别过小的话,预测数据分类会有误差。

 

Attachments:

模糊规则节点使用说明.docx (application/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document)
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