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One-Class SVM ノード (SPSS Modeler)
最終更新: 2024年10月04日
One-Class SVM© ノードでは、教師なし学習アルゴリズムを使用します。 このノードは、新規性検知の目的で使用できます。 このノードは、与えられたサンプル・セットのソフト境界を検知し、新規ポイントがこのセットに属するか、属さないかを分類します。 One-Class SVM モデル作成ノードは Python で実装されており、scikit-learn© Python ライブラリーを必要とします。
scikit-learn ライブラリーの詳細については、 Vector マシンのサポート1を参照してください。
パレットの「モデル作成」タブには、One-Class SVM ノードとその他の Python ノードが含まれています。
注: 1 つのクラスの SVM は、考案された外れ値と目新しさの検出に使用されます。 多くの場合は、アルゴリズムによって所与のサンプルの正しい境界を設定できるように、既知の「標準」のデータ・セットを使用してモデルを作成することをお勧めします。 モデルのパラメータ (nu、gamma、kernel など) が、結果に大きく影響します。 したがって、状況に最適の設定が見つかるまで、これらのオプションを試してみることが必要になる可能性があります。
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)