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propriétés de multilayerperceptronnode
Dernière mise à jour : 04 oct. 2024
Le perceptron multicouche est un discriminant basé sur le réseau de neurones artificiels à propagation avant et se compose de plusieurs couches. Chaque couche est entièrement connectée à la suivante sur le réseau. Le noeud MultiLayerPerceptron-AS dans SPSS Modeler est mis en oeuvre dans Spark. Pour plus de détails sur le discriminant perceptron multicouche (MLPC), voir https://spark.apache.org/docs/latest/ml-classification-regression.html#multilayer-perceptron-classifier.
multilayerperceptronnodepropriétés |
Type de données | Description de la propriété |
|---|---|---|
custom_fields |
Booléen | Cette option indique au noeud d'utiliser les informations du champ spécifiées ici, au lieu de celles fournies par un ou des noeuds Type en amont. Après avoir sélectionné cette option, spécifiez les zones suivantes, selon les besoins. |
target |
Zone | Un nom de champ pour la cible. |
inputs |
Zone | Liste des noms de champ pour l'entrée. |
num_hidden_layers |
chaîne | Indiquez le nombre de couches masquées. Utilisez une virgule entre plusieurs couches masquées. |
num_output_number |
chaîne | Indiquez le nombre de couches de sortie. |
random_seed |
Integer | Générer la valeur de départ utilisée par le générateur de nombres aléatoires. |
maxiter |
Integer | Indiquez le nombre maximal d'itérations à effectuer. |
set_expert |
Booléen | Sélectionnez le mode Expert dans la section Construction du modèle si vous souhaitez spécifier la taille de bloc pour empiler les données d'entrée dans des matrices. |
block_size |
Integer | Cette option peut accélérer le calcul. |
use_model_name |
Booléen | Indiquez un nom personnalisé pour le modèle ou utilisez auto, qui définit le libellé comme champ cible. |
model_name |
chaîne | Nom de modèle renommé. |