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Nodo SVM a una classe (SPSS Modeler)
Ultimo aggiornamento: 04 ott 2024
Il nodo SVM© a una classe utilizza un algoritmo di apprendimento non supervisionato. Il nodo può essere utilizzato per il rilevamento delle novità. Rileverà il limite soft di un insieme dato di esempi, per classificare i nuovi punti come appartenenti o meno all'insieme. Questo nodo One-Class SVM viene implementato in Python e richiede la libreria Python scikit-learn©.
Per i dettagli sulla libreria scikit-learn, consultare Support Vector Machines1.
La scheda Modellazione nella palette contiene il nodo One-Class SVM e altri nodi Python.
Nota: SVM a una classe viene utilizzato per il rilevamento di valori anomali e novità non supervisionati. In molti casi, per creare il modello, è consigliabile l'utilizzo di utilizzare un dataset noto, "normale", in modo che l'algoritmo possa impostare un limite corretto per gli esempi dati. I parametri del modello, quali nu, gamma e kernel, influenzano il risultato in modo significativo. Quindi sarà necessario effettuare esperimenti con queste opzioni finché non si trova l'impostazione ottimale per la situazione.
1Smola, Schölkopf. "A Tutorial on Support Vector Regression." Archivio di statistica e calcolo, vol. 14, no. 3, agosto 2004, pp. 199-222. (http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.114.4288)