MutualInfo - grafik fonksiyonu
MutualInfo, iki alan arasındaki veya Aggr() içindeki toplu değerler arasındaki karşılıklı bilgileri (MI) hesaplar.
MutualInfo, MI analizi için farklı türleri etkinleştirir:
-
İki yönlü MI: Bir sürücü alanı ve bir hedef alan arasındaki MI'yı hesaplayın.
-
Değere göre sürücü ayırma: MI, sürücü ve hedef alanlardaki bireysel alan değerleri arasında hesaplanır.
-
Özellik seçimi: Tüm alanların MI'ya dayalı olarak karşılaştırıldığı bir matris oluşturmak için ızgara grafiğinde MutualInfo kullanın.
MutualInfo, iki veri kümesi için toplanmış karşılıklı bilgileri döndürür. Karşılıklı bilgi, veri kümeleri arasındaki ilişkinin bir ölçüsüdür ve grafik boyutları üzerinde yinelenen (x,y) çift değerleri için toplanır. Karşılıklı bilgi 0 ile 1 arasında ölçülür. MutualInfo seçim veya küme et ifadesi ile tanımlanır.
Karşılıklı bilgiler hesaplanırken, ilişkilendirmeler farklı tablolardaki alanlardan gelen değerlerin arasındaki ilişkiyi ve bu değerlerin sıklığını etkiler.
Aynı hedef ve sürücü için döndürülen değerler biraz farklılık gösterebilir. Bunun nedeni, her MutualInfo çağrısının rastgele seçilmiş bir örnek üzerinde çalışması ve MutualInfo algoritmasının doğal rastgeleliğidir.
MutualInfo, Aggr() fonksiyona uygulanabilir.
Söz Dizimi:
MutualInfo({SetExpression}] [DISTINCT] [TOTAL] target, driver , datatype [, breakdownbyvalue [, samplesize ]])
Dönüş verileri türü: sayısal
Bağımsız Değişkenler:
| Bağımsız Değişken | Açıklama |
|---|---|
| target, driver | Karşılıklı bilgilerin ölçüleceği iki örnek kümesi içeren ifadeler veya alanlar. |
| datatype |
Hedef ve sürücüde bulunan veri türleri, discrete:discrete için 1 veya 'dd' continuous:continuous için 2 veya 'cc' continuous:discrete için 3 veya 'cd' discrete:continuous için 4 veya 'dc' Veri türleri büyük/küçük harfe duyarlı değildir. |
| breakdownbyvalue |
Sürücüdeki bir değere karşılık gelen statik bir değer. Sağlanırsa, hesaplama bu değer için MI katkısını hesaplayacaktır. ValueList() veya ValueLoop() kullanabilirsiniz. Null() eklenirse hesaplama sürücüdeki tüm değerler için genel MI'yı hesaplar. Değere göre ayırma, sürücünün ayrık veriler içermesini gerektirir. |
| samplesize |
Hedef ve sürücüden örneklenecek değerlerin sayısı. Örnekleme rastgele olarak yapılır. MutualInfo örnekleme boyutunun en az 80 olmasını gerektirir. MutualInfo kaynakları yoğun şekilde kullanabileceğinden MutualInfo varsayılan olarak yalnızca 10.000'e kadar veri çiftini örnekler. Örnek boyutunda daha fazla sayıda veri çifti belirtebilirsiniz. MutualInfo zaman aşımına uğrarsa, örnek boyutunu küçültün. |
| SetExpression | Toplama işlevi, varsayılan olarak, seçim tarafından tanımlanmış olası kayıtlar kümesi üzerinden toplanır. Bir set analizi ifadesi ile alternatif bir kayıt kümesi tanımlanabilir. |
| DISTINCT | Fonksiyon bağımsız değişkenlerinden önce DISTINCT sözcüğü varsa fonksiyon bağımsız değişkenlerinin değerlendirilmesinden kaynaklanan çoğaltmalar göz ardı edilir. |
| TOTAL |
TOTAL sözcüğü fonksiyon bağımsız değişkenlerinden önce gelirse, hesaplama yalnızca geçerli boyutsal değere ait olanlar için değil de, geçerli seçimlerde verilen tüm olası değerler üzerinden yapılır; yani grafik boyutlarını göz ardı eder. TOTAL niteleyicisinin ardından açılı ayraçlar içindeki bir veya daha fazla alan adından oluşan bir liste gelebilir <fld>. Bu alan adları grafik boyut değişkenlerinin bir alt kümesi olmalıdır. |
Sınırlamalar:
Bir veri çiftinin herhangi bir veya her iki parçasındaki metin değerleri, NULL değerler ve eksik değerler, veri çiftinin tamamının göz ardı edilmesine neden olur.
Örnekler ve sonuçlar:
Örnek kodu uygulamanıza ekleyin ve çalıştırın. Ardından sonucu görmek için, sonuçlar sütununda listelenen alanları uygulamanızda bir sayfaya ekleyin.
| Örnek | Sonuç |
|---|---|
| mutualinfo(Age, Salary, 1) |
Boyutu ve |
| mutualinfo(TOTAL Age, Salary, 1, null(), 81) |
Gender boyutuyla bir filtre bölmesi oluşturur ve bundan seçimler yaparsanız, Female seçildiğinde 0,99805677, Male seçildiğinde 0,99847373 sonucunu görürsünüz. Bunun nedeni, seçimin diğer Gender değerine ait olmayan tüm sonuçları hariç tutmasıdır. |
| mutualinfo(TOTAL Age, Gender, 1, ValueLoop(25,35)) |
0.68196996. Gender içinden herhangi bir değer seçildiğinde bu değişerek 0 olur. |
| mutualinfo({1} TOTAL Age, Salary, 1, null()) |
0.99820986. Bu seçimlerden bağımsızdır. Küme ifadesi {1}, tüm seçimleri ve boyutları yoksayar. |
Örneklerde kullanılan veriler:
Salary:
LOAD * inline [
"Employee name"|Age|Gender|Salary
Aiden Charles|20|Male|25000
Ann Lindquist|69|Female|58000
Anna Johansen|37|Female|36000
Anna Karlsson|42|Female|23000
Antonio Garcia|20|Male|61000
Benjamin Smith|42|Male|27000
Bill Yang|49|Male|50000
Binh Protzmann|69|Male|21000
Bob Park|51|Male|54000
Brenda Davies|25|Male|32000
Celine Gagnon|48|Female|38000
Cezar Sandu|50|Male|46000
Charles Ingvar Jönsson|27|Male|58000
Charlotte Edberg|45|Female|56000
Cindy Lynn|69|Female|28000
Clark Wayne|63|Male|31000
Daroush Ferrara|31|Male|29000
David Cooper|37|Male|64000
David Leg|58|Male|57000
Eunice Goldblum|31|Female|32000
Freddy Halvorsen|25|Male|26000
Gauri Indu|36|Female|46000
George van Zaant|59|Male|47000
Glenn Brown|58|Male|40000
Harry Jones|38|Male|40000
Helen Brolin|52|Female|66000
Hiroshi Ito|24|Male|42000
Ian Underwood|40|Male|45000
Ingrid Hendrix|63|Female|27000
Ira Baumel|39|Female|39000
Jackie Kingsley|23|Female|28000
Jennica Williams|36|Female|48000
Jerry Tessel|31|Male|57000
Jim Bond|50|Male|58000
Joan Callins|60|Female|65000
Joan Cleaves|25|Female|61000
Joe Cheng|61|Male|41000
John Doe|36|Male|59000
John Lemon|43|Male|21000
Karen Helmkey|54|Female|25000
Karl Berger|38|Male|68000
Karl Straubaum|30|Male|40000
Kaya Alpan|32|Female|60000
Kenneth Finley|21|Male|25000
Leif Shine|63|Male|70000
Lennart Skoglund|63|Male|24000
Leona Korhonen|46|Female|50000
Lina André|50|Female|65000
Louis Presley|29|Male|36000
Luke Langston|50|Male|63000
Marcus Salvatori|31|Male|46000
Marie Simon|57|Female|23000
Mario Rossi|39|Male|62000
Markus Danzig|26|Male|48000
Michael Carlen|21|Male|45000
Michelle Tyson|44|Female|69000
Mike Ashkenaz|45|Male|68000
Miro Ito|40|Male|39000
Nina Mihn|62|Female|57000
Olivia Nguyen|35|Female|51000
Olivier Simenon|44|Male|31000
Östen Ärlig|68|Male|57000
Pamala Garcia|69|Female|29000
Paolo Romano|34|Male|45000
Pat Taylor|67|Female|69000
Paul Dupont|34|Male|38000
Peter Smith|56|Male|53000
Pierre Clouseau|21|Male|37000
Preben Jørgensen|35|Male|38000
Rey Jones|65|Female|20000
Ricardo Gucci|55|Male|65000
Richard Ranieri|30|Male|64000
Rob Carsson|46|Male|54000
Rolf Wesenlund|25|Male|51000
Ronaldo Costa|64|Male|39000
Sabrina Richards|57|Female|40000
Sato Hiromu|35|Male|21000
Sehoon Daw|57|Male|24000
Stefan Lind|67|Male|35000
Steve Cioazzi|58|Male|23000
Sunil Gupta|45|Male|40000
Sven Svensson|45|Male|55000
Tom Lindwall|46|Male|24000
Tomas Nilsson|27|Male|22000
Trinity Rizzo|52|Female|48000
Vanessa Lambert|54|Female|27000
] (delimiter is '|');
