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modifypredictor

设置属性的信用计分卡预测

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语法

PredictorName sc = modifypredictor (sc)
sc = modifypredictor (___、名称、值)

描述

例子

sc= modifypredictor (sc,PredictorName)信用计分卡预测的属性集。

例子

sc= modifypredictor (___,名称,值)集信用计分卡的属性使用可选的名称-值对预测参数。

例子

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打开生活的脚本

创建一个creditscorecard对象使用CreditCardData.mat文件加载数据(使用数据集从Refaat 2011)。在实践中,多次分类数据与数值表示。显示情况分类数据作为数字数据,给出的数据变量“ResStatus”是故意转换为数值。

负载CreditCardData数据。ResStatus =双(data.ResStatus);sc = creditscorecard(数据,“IDVar”,“CustID”)
sc = creditscorecard属性:GoodLabel: 0 ResponseVar:“地位”WeightsVar:“VarNames: {1 x11细胞}NumericPredictors: {1} x7细胞CategoricalPredictors: {“EmpStatus”“OtherCC”} BinMissingData: 0 IDVar:“CustID”PredictorVars: {1 x9细胞}数据:[1200 x11表)
(T,统计)= predictorinfo (sc,“ResStatus”)
T =1×4表PredictorType LatestBinning LatestFillMissingType LatestFillMissingValue _________________ _________________ _____________________ ______________________ ResStatus{‘数字’}{“原始数据”}{“原始”}{0 x0双}
统计=4×1表值最小1最大3平均1.7017性病0.71833

请注意,“ResStatus”出现的一部分NumericPredictors财产。假设你想要的“ResStatus”被视为分类数据。例如,您可能希望允许自动装箱算法重新排序的类别。使用modifypredictor改变“PredictorType”的PredictorName“ResStatus”从数值分类。

sc = modifypredictor (sc,“ResStatus”,“PredictorType”,“分类”)
sc = creditscorecard属性:GoodLabel: 0 ResponseVar:“地位”WeightsVar:“VarNames: {1 x11细胞}NumericPredictors: {1} x6细胞CategoricalPredictors: {“ResStatus”“EmpStatus”“OtherCC”} BinMissingData: 0 IDVar:“CustID”PredictorVars: {1 x9细胞}数据:[1200 x11表)
(T,统计)= predictorinfo (sc,“ResStatus”)
T =表1×5PredictorType序数LatestBinning LatestFillMissingType LatestFillMissingValue售予_________ _________________ _____________________ ______________________ ResStatus{“直言”}假{“原始数据”}{“原始”}{0 x0双}
统计=3×1表数_____ 474 C3 184 C1 542 C2

请注意,“ResStatus”现在出现的一部分“分类”预测因子。

输入参数

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信用计分卡模型,指定为一个creditscorecard对象。使用creditscorecard创建一个creditscorecard对象。

预测指标名称,指定使用一个特征向量或单元阵列特征向量包含信用计分卡预测的名字。PredictorName是区分大小写的。

数据类型:字符|细胞

名称-值参数

指定可选的双参数作为Name1 = Value1,…,以=家,在那里的名字参数名称和吗价值相应的价值。名称-值参数必须出现在其他参数,但对的顺序无关紧要。

R2021a之前,用逗号来分隔每一个名称和值,并附上的名字在报价。

例子:sc = modifypredictor (sc, {‘CustAge’,‘CustIncome},“PredictorType”、“分类”、“顺序”,真的)

预测类型转换为一个或多个预测指标,指定为逗号分隔组成的“PredictorType”和一个特征向量。可能的值是:

  • ”不会发生转换。

  • “数字”——指定的预测数据PredictorName被转换为数字。

  • “分类”——指定的预测数据PredictorName被转换为分类。

数据类型:字符

指标预测是否被转换为分类或现有的分类预测被视为顺序数据,指定为逗号分隔组成的“顺序”和一个逻辑值真正的或假。

请注意

这个可选的输入参数仅用于预测的类型“分类”。

数据类型:逻辑

输出参数

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信用计分卡模型,作为一个更新返回creditscorecard对象。

版本历史

介绍了R2015b

另请参阅

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