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Propiedades de lsvmnode
Última actualización: 07 oct 2024
Con el nodo Máquina de vectores de soporte lineal (LSVM), puede clasificar los datos en uno de dos grupos sin sobreajustar. LSVM es
lineal y funciona bien con conjuntos de datos grandes, como aquellos con un gran número de registros.
Propiedades de lsvmnode |
Valores | Descripción de la propiedad |
|---|---|---|
intercept |
distintivo | Incluye la interceptación del modelo. El valor predeterminado es True. |
target_order |
Ascending Descending |
Especifica el orden de clasificación del objetivo categórico. Si ignora para objetivos continuos. El valor predeterminado es Ascending. |
precision |
número | Se utiliza sólo si el nivel de medición del campo de destino es Continuous. Especifica el parámetro relacionado con la
sensibilidad de la pérdida de regresión. El mínmo es 0 y no hay máximo. El valor predeterminado es 0.1. |
exclude_missing_values |
distintivo | Cuando True, se excluye un registro si falta algún valor individual. El valor predeterminado es False. |
penalty_function |
L1 L2 |
Especifica el tipo de función de penalización utilizado. El valor predeterminado es L2. |
lambda |
número | Parámetro de penalización (regularización). |
calculate_variable_importance |
distintivo | Para los modelos que producen una medida de importancia apropiada, esta opción muestra un gráfico que indica la importancia relativa de cada predictor en la estimación del modelo. Tenga en cuenta que la importancia variable puede ser tardar más en calcularse en algunos modelos, especialmente al trabajar con grandes conjuntos de datos y está desactivada de forma predeterminada para algunos modelos como resultado. La importancia variable no está disponible en los modelos de lista de decisiones. |