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脚本包含Python脚本、R数据、R绘图、R模型。
❖Python脚本
Python脚本节点可以连接数据节点，输入脚本用于建模，也可以连接Python脚本，进行验证。
拖拽一个数据集连接一个Python脚本节点，选中Python脚本节点设置及展示区只有一个页面：配置项目。
o配置项目
Python脚本内置输入、输出变量和系统函数。
输入变量
_input_table_ ：pandas.DataFrame类型，为前驱数据集节点的输出数据；
_input_model_ ：前驱Python脚本节点向本节点输入的数据，可以使模型对象、list、dict等可序列化任意类型；
输出变量
_output_table_ ：pandas.DataFrame类型或dict类型，用于输出数据到表格；
_output_model_ ：本节点向所有直接后继Python脚本节点输出的数据，可以是模型对象、list、dict等可序列化任意类型；
_pmml_ ：为训练模型的PMML文本内容，作为该模型节点的输出值，与函数to_pmml()配合使用；
_plot_ ：matplotlib.pyplot类型，用于输出图片；
系统函数
to_pmml(model,features,target)：用于导出训练模型的PMML文本文件，其中model为训练出的模型，features为含有训练集所有特征（自变量）的list，这些特征顺序必须与训练模型时的特征顺序保持一致，target为含有训练集标签字段（因变量）的字符串，该系统函数返回的PMML文本可以赋值给_pmml_，以便传递给后继节点；
❖R数据
R数据节点只能连接R模型节点，输入脚本把R模型的数据以表格的形式展示出来。
连接一个R模型节点，输入脚本后，选中R数据节点设置及展示区包含四个页面：配置项目、元数据、过滤数据、探索数据。
o配置项目
R数据可以直接引用MODEL变量。也可以通过col[[“xxx”]] 来传入数据集中对应列的值,xxx 为列的名称；也可以通过param[[“xxx”]]来传入参数值，xxx 为参数名称。对于定制脚本，R 将最后执行的代码行的结果作为返回值返回。产品中要求返回值必须是list 对象，包含若干返回值列，如list(out1=a, out2=b)，其中out1,out2 为返回值列的名称，而a，b为相应返回值列的取值，可以是常数或向量。
o元数据
请参考数据节点里的介绍。
o过滤数据
请参考数据节点里的介绍。
o探索数据
请参考数据节点里的介绍。
❖R绘图
R绘图节点只能连接R模型节点，输入脚本把R模型的数据以图的形式展示出来。
连接一个R模型节点，输入脚本后，选中R绘图节点设置及展示区包含两个页面：配置项目、结果展示。
o配置项目
输入脚本引用R模型。R绘图可以直接引用MODEL变量。还可引用R脚本来画图。
o结果展示
以图的形式展示R模型的结果。
❖R模型
用户可以使用R模型节点引用任意R package来连接R数据或者R绘图进行分析。
拖拽一个数据集和一个R模型节点到编辑区，连接数据集和R模型节点。选中R模型节点设置及展示区包含一个页面：配置项目。
o配置项目
【脚本】引用R package的脚本，必须将最终结果存入MODEL变量中作为返回值。
点击右上按钮，可弹出脚本输入框更方便的输入。