Nodo SVM de una clase (SPSS Modeler) | IBM Cloud Pak for Data as a Service

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Nodo SVM de una clase

Última actualización: 22 nov 2024

Nodo SVM de una clase (SPSS Modeler)

El nodo SVM© de una clase utiliza un algoritmo de aprendizaje no supervisado. El nodo se puede utilizar para la detección de novedad. Detectará el límite flexible de un conjunto de muestras proporcionado, para clasificar a continuación los puntos nuevos como pertenecientes o no a dicho conjunto. Este nodo de modelado SVM de una clase se implementa en Python y necesita la biblioteca scikit-learn© de Python.

Para obtener detalles sobre la biblioteca scikit-learn, consulte Support Vector Machines¹.

El separador Modelado de la paleta contiene el nodo SVM de una clase y otros nodos Python.

Nota: SVM de una clase se utiliza para la detección de novedades y valores atípicos usupervisados. En la mayoría de los casos, recomendamos utilizar un conjunto de datos "normal" conocido para crear el modelo de forma que el algoritmo pueda establecer un límite correcto para la muestras proporcionadas. Los parámetros para el modelo – como nu, gamma y kernel – tienen un impacto significativo en el resultado. Por consiguiente, es posible que necesite experimentar con estas opciones hasta que encuentre la configuración óptima para la situación.

¹Smola, Schölkopf. "A Tutorial on Support Vector Regression." Statistics and Computing Archive, vol. 14, no. 3, August 2004, pp. 199-222. (http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.114.4288)