Definición de las propiedades del modelo

  1. En Etapas principales/Etapas implementadas/Machine Learning, haga clic en la etapa Logistic Regression y arrástrela hasta el lienzo, colóquela donde desee en el flujo de datos y conéctela con otras etapas. Tenga en cuenta que la etapa de entrada debe ser el origen de datos que contiene los campos de variables objetivo y de entrada de su modelo. No se requiere una etapa de salida, a menos que seleccione la opción Calificar datos de entrada en la pestaña Opciones básicas. También puede conectar una etapa de salida si desea capturar su salida, independiente de la herramienta de gestión de modelo Machine Learning.
  2. Haga doble clic en la etapa Logistic Regression para que aparezca el cuadro de diálogo Opciones de Logistic Regression.
  3. Ingrese un Nombre de modelo si no desea utilizar el nombre predeterminado.
  4. Opcional: marque la casilla Sobrescribir para sobrescribir el modelo existente con datos nuevos.
  5. Haga clic en la opción desplegable Campo objetivo y seleccione "Categórico".
  6. Opcional: Ingrese una Descripción del modelo.
  7. Haga clic en Incluir para cada campo cuyos datos desea agregar al modelo.
  8. Utilice la lista desplegable Tipo de datos de modelo para especificar si el campo de entrada se debe utilizar como un campo numérico, categórico, o de fecha y hora.
  9. Haga clic en Aceptar para guardar el modelo y la configuración, o continúe a la ficha siguiente.