Volver a la versión inglesa de la documentaciónpropiedades de kohonennode
propiedades de kohonennode
Última actualización: 07 oct 2024
El nodo Kohonen genera un tipo de red neuronal que se puede usar para agrupar un conjunto de datos en grupos distintos. Cuando la red se termina de entrenar, los registros que son similares se deberían cerrar juntos en el mapa de resultados, mientras que los registros que son diferentes aparecerían aparte. Puede observar el número de observaciones capturadas por cada unidad en el nugget de modelo para identificar unidades fuertes. Esto le proporcionará una idea del número apropiado de clústeres.
Ejemplo
node = stream.create("kohonen", "My node")
# "Model" tab
node.setPropertyValue("use_model_name", False)
node.setPropertyValue("model_name", "Symbolic Cluster")
node.setPropertyValue("stop_on", "Time")
node.setPropertyValue("time", 1)
node.setPropertyValue("set_random_seed", True)
node.setPropertyValue("random_seed", 12345)
node.setPropertyValue("optimize", "Speed")
# "Expert" tab
node.setPropertyValue("mode", "Expert")
node.setPropertyValue("width", 3)
node.setPropertyValue("length", 3)
node.setPropertyValue("decay_style", "Exponential")
node.setPropertyValue("phase1_neighborhood", 3)
node.setPropertyValue("phase1_eta", 0.5)
node.setPropertyValue("phase1_cycles", 10)
node.setPropertyValue("phase2_neighborhood", 1)
node.setPropertyValue("phase2_eta", 0.2)
node.setPropertyValue("phase2_cycles", 75)Propiedades de kohonennode |
Valores | Descripción de la propiedad |
|---|---|---|
inputs |
[field1 ... fieldN] | Los modelos Kohonen utilizan una lista de campos de entrada, pero no de campos objetivo. Los campos de frecuencia y ponderación no se usan. Consulte Propiedades comunes del nodo de modelado para obtener más información. |
continue |
distintivo | |
show_feedback |
distintivo | |
stop_on |
Default Time |
|
time |
número | |
optimize |
SpeedMemory |
Se utiliza para especificar si la generación del modelo se debe optimizar para la velocidad o la memoria. |
cluster_label |
distintivo | |
mode |
Simple Expert |
|
width |
número | |
length |
número | |
decay_style |
LinearExponential |
|
phase1_neighborhood |
número | |
phase1_eta |
número | |
phase1_cycles |
número | |
phase2_neighborhood |
número | |
phase2_eta |
número | |
phase2_cycles |
número | |
set_random_seed |
Boolean | Si no se establece ninguna semilla aleatoria, la secuencia de valores aleatorios utilizados para inicializar los pesos de red será diferente cada vez que se ejecute el nodo. Esto puede hacer que el nodo cree diferentes modelos en distintas ejecuciones, incluso si la configuración del nodo y los valores de los datos son exactamente los mismos. Si selecciona esta opción, puede establecer la semilla aleatoria en un valor específico para que el modelo resultante se pueda reproducir con exactitud. |
random_seed |
entero | Semilla |