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One-Class SVM 노드(SPSS Modeler)
마지막 업데이트 날짜: 2024년 10월 04일
One-Class SVM© 노드에서는 자율 학습 알고리즘을 사용합니다. 이 노드는 이상 탐지에 사용할 수 있습니다. 주어진 표본 세트의 소프트 경계를 탐지하여 새 포인트를 해당 세트에 속하거나 속하지 않는 것으로 분류합니다. 이 One-Class SVM 모델링 노드는 Python으로 구현되며, scikit-learn© Python 라이브러리가 필요합니다.
scikit-learn 라이브러리에 대한 자세한 내용은 벡터 머신 지원1을 참조하십시오.
팔레트의 모델링 탭은 One-Class SVM 노드와 다른 Python 노드로 구성됩니다.
참고: One-Class SVM은 개정된 이상치 및 신규성 발견에 사용됩니다. 대부분의 경우, 알고리즘이 주어진 표본에 대해 올바른 경계를 설정할 수 있도록 알려진 "정상" 데이터 세트를 사용하여 모델을 작성하는 것이 좋습니다. 모델에 대한 매개변수(예: nu, gamma, kernel)는 결과에 상당히 영향을 미칩니다. 그러므로 상황에 맞는 최적의 설정을 찾을 때까지 이러한 옵션을 실험해야 합니다.
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)