Каждый узел получает данные на вход, преобразует их и подает на выход. Входом текущего узла является выход предыдущего. Ознакомиться с входными и выходными параметрами можно в правой панели с настройками узла, щелкнув по ссылкам «Входные переменные» и «Выходные переменные».
Для узла «Набор данных» не предусмотрены ссылки (и соответственно окна) «Входные переменные» и «Выходные переменные». Ознакомиться с входными переменными узла «Набор данных» можно в окне «Конфигурация переменных» (подробнее в разделе Узел «Набор данных»)
При выборе ссылки «Входные переменные» откроется одноименное окно, в котором будут отражены подающиеся на вход узла переменные и их метаданные. При выборе же ссылки «Выходные переменные» откроется аналогичное окно, но с измененными и созданными переменными на выходе узла.
К метаданным переменной относятся Роль, Тип и Целевой класс.
В Модуле предусмотрены следующие Роли переменной:
- Target — Целевая переменная — зависимая переменная, используемая в качестве цели моделирования.
- Predictor — Предиктор — независимая переменная, используемая в качестве прогнозирующей целевую переменную.
- Excluded — Исключен — данная роль позволяет исключить переменную из процесса моделирования.
- Weight — Вес— данная роль задается переменной, которая указывает модели на важность наблюдений. Пример: для прогноза могут быть важны тенденции за последний период (например, сезон).
- Cluster_ID — Сегмент — переменная с данной ролью рассчитывается при решении задачи кластеризации.
- Prediction — Прогноз — переменная с данной ролью рассчитывается при решении задачи регрессии.
- Classification — Прогноз класс — переменная с данной ролью рассчитывается при решении задачи классификации.
- Partition — Разделение — переменная с данной ролью задает разделение набора данных на обучающую, валидационную и тестовую выборки (рассчитывается в узле «Разделение выборки»).
- ClassWeight — Вес класса — переменная с данной ролью корректирует несбалансированность классов (задается в узле «Веса классов»).
Первоначально при выборе набора данных в узле «Набор данных» все атрибуты имеют роль Предиктор.
Предусмотрены следующие Типы переменной:
- Номинальный (Nominal) — дискретные значения без числовой связи между категориями.
- Порядковый (Ordinal) — дискретные значения, которые можно ранжировать или сортировать (Пример — хорошо, великолепно, превосходно).
- Двоичный (Binary) — это дискретные данные, которые могут относиться только к одной из двух категорий: 0 и 1.
- Интервальный (Interval) — числовые значения.
Целевой класс используется в процессе моделирования и может быть указан только для Целевой переменной.
Вручную изменить метаданные атрибутов можно при помощи узла «Метаданные».