Definición de las propiedades del modelo

  1. En Primary Stages/Deployed Stages/Machine Learning, haga clic en la etapa Random Forest Regression, arrástrela hasta el lienzo, colóquela en el lugar que desee del 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 Regresión de bosques aleatorios y se mostrará el cuadro de diálogo Opciones de regresión de bosques aleatorios.
  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 lista desplegable Campo objetivo y seleccione un campo numérico.
  6. Opcional: Ingrese una Descripción del modelo.
  7. Haga clic en Incluir para cada campo cuyos datos desea agregar al modelo y asegúrese de incluir el campo que seleccionó como el campo Objetivo.
  8. Utilice la lista desplegable Tipo de datos de modelo para especificar si cada 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.