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lsvmnode プロパティー
最終更新: 2024年10月04日
線形サポート・ベクトル・マシン (LSVM) ノードを使用すると、オーバーフィットすることなく、データを 2 つのグループのいずれかに分類できます。 LSVM は線型であり、極めて多数のレコードを含むデータセットなど、広範なデータセットを処理することができます。
lsvmnodeプロパティー |
値 | プロパティーの説明 |
|---|---|---|
intercept |
フラグ | モデルに切片を含めます。 デフォルト値は True です。 |
target_order |
Ascending Descending |
カテゴリ型対象のソート順を指定します。 連続型対象では無視されます。 デフォルトはAscendingです。 |
precision |
数値 | 対象フィールドの測定レベルがContinuousの場合にのみ使用します。 回帰の損失の感度に関連するパラメーターを指定します。 最小は0で、最大はありません。 デフォルト値は 0.1 です。 |
exclude_missing_values |
フラグ | Trueの場合、欠落している値が 1 つでもあれば、レコードは除外されます。 デフォルト値はFalseです。 |
penalty_function |
L1 L2 |
使用するペナルティ関数のタイプを指定します。 デフォルト値は L2です。 |
lambda |
数値 | ペナルティ (正規化) パラメーター。 |
calculate_variable_importance |
フラグ | 重要度の適切な測定値を生成するモデルの場合、このオプションは、モデルの推定における各予測値の相対重要度を示すグラフを表示します。 一部のモデルでは、特に大規模データセットを処理する場合、変数の重要度の計算には長い時間がかかるため、一部のモデルではデフォルトでオフになっています。 変数の重要度は、ディシジョン リスト モデルでは使用できません。 |