平衡

您可以使用平衡节点修正数据集中的不平衡，以便它们符合指定的检验标准。例如，假设某个数据集只有两个值（T和F），并且 90% 的观测值为F，而只有 10% 的观测值为T，这类现象成为样本失衡。很多建模技术处理此类失衡数据都有困难，因为它们倾向于只学习这些F的结果，而忽略T的结果（因为这些结果少的可怜）。如果数据平衡很好，T和F结果具有大致相同的数量，那么模型将更有可能找出分辨这两个组的模型。这种情况下，平衡节点对于创建平衡指令，从而减少带有F结果的观测值数量非常有用。
对话框选项
选择字段
选择样本失衡的字段。一般处理的都是目标字段。且一定是分类型字段。
值域
名义值列显示的是选择的分类字段的取值。倍数是样本平衡处理的指数，这个需要用户指定。如果倍数的设置值小于1则为欠抽样，即随机去掉一定比例的正样本，使其减少。如果倍数的设置值大于1则为过抽样，即多次有放回的抽取负类样本，以复制负类样本，使其增加。如果值都是1，则执行后不发生任何改变。
随机数种子
如果希望每次执行的结果不变，只需要在这里输入固定的随机种子即可。如果不指定，每次执行会使用一个新的随机种子，多次执行的结果可能有所不同。
端口
输入端口

输出端口