Translation not up to date
The translation of this page does not represent the latest version. For the latest updates, see the English version of the documentation.
Last updated: 04. 7. 2023
Pomocí uzlu LSG (Linear Support Vector Machine) můžete klasifikovat data do jedné ze dvou skupin bez nadstavby. LSVM je lineární a funguje dobře s širokými datovými sadami, jako jsou ty s velmi velkým počtem záznamů.
lsvmnode Vlastnosti |
Hodnoty | Popis vlastnosti |
|---|---|---|
intercept |
příznak | Obsahuje zachycení v modelu. Výchozí hodnota je True. |
target_order |
Ascending Descending |
Určuje pořadí řazení pro kategorický cíl. Ignorováno pro souvislé cíle. Předvolba je Ascending. |
precision |
Číslo | Použije se pouze, je-li úroveň měření cílového pole Continuous. Určuje parametr související se senzitivitou ztráty pro regresi. Minimum je 0 a žádné maximum není. Výchozí hodnota je 0.1. |
exclude_missing_values |
příznak | Je-li True, je záznam vyloučen, pokud chybí jakákoli jednotlivá hodnota. Výchozí hodnota je False. |
penalty_function |
L1 L2 |
Uvádí typ použité sankce. Výchozí hodnota je L2. |
lambda |
Číslo | Parametr trestní sankce (regularizace). |
calculate_variable_importance |
příznak | U modelů, které vytvářejí vhodné měřítko důležitosti, tato volba zobrazí graf, který označuje relativní důležitost každého prediktoru při odhadování modelu. Nezapomeňte, že pro některé modely může při práci s velkými datovými sadami počítat s proměnlivou důležitostí, a to zejména při práci s velkými datovými sadami, a je standardně u některých modelů mimo. Význam proměnné není pro modely rozhodovacích seznamů k dispozici. |