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ocsvmnode properties
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ocsvmnode のプロパティ

最終更新: 2025年2月11日
ocsvmnode のプロパティ

One-Class SVM ノード・アイコンOne-Class SVM ノードでは、教師なし学習アルゴリズムを使用します。 このノードは、新規性検知の目的で使用できます。 このノードは、与えられたサンプル・セットのソフト境界を検知し、新規ポイントがこのセットに属するか、属さないかを分類します。 SPSS Modeler の One-Class SVM モデル作成ノードは Python で実装されており、 scikit-learn© Python ライブラリーを必要とします。

表 1. ocsvmnode プロパティー
ocsvmnodeプロパティー データ・タイプ プロパティーの説明
custom_fields ブール値 このオプションを選択すると、上流のデータ型ノードからのフィールド情報ではなく、ここで指定したフィールド情報がこのノードで使用されます。 このオプションを選択した後、必要に応じて以下のフィールドを指定します。
inputs フィールド 入力用のフィールド名のリスト。
role_use string 事前定義の役割を使用する場合はpredefinedを指定し、カスタム・フィールド割り当てを使用する場合はcustomを指定します。 デフォルトは predefined です。
splits フィールド 分割用のフィールド名のリスト。
use_partition ブール値 true または false を指定します。 デフォルトはtrueです。 trueに設定すると、モデルの作成時にトレーニング・データのみが使用されます。
mode_type string モード。 可能な値はsimpleまたはexpertです。 simpleが指定されている場合、「エキスパート」タブのすべてのパラメーターが無効になります。
stopping_criteria string 指数表記の文字列。 可能な値は、1.0E-1、1.0E-2、1.0E-3、1.0E-4、1.0E-5、または1.0E-6です。 デフォルトは1.0E-3です。
precision float 回帰精度 (ニュー)。 学習誤差およびサポート・ベクターの小数部の範囲です。 0より大きく、1.0以下の数値を指定してください。 デフォルトは0.1です。
kernel string アルゴリズムで使用するカーネル タイプ。 可能な値は、linear、poly、rbf、sigmoid、またはprecomputedです。 デフォルトはrbfです。
enable_gamma ブール値 gammaパラメーターを有効にします。 true または false を指定します。 デフォルトはtrueです。
gamma float このパラメーターは、カーネルrbf、poly、およびsigmoidに対してのみ有効になります。 enable_gammaパラメーターがfalseに設定されている場合、このパラメーターはautoに設定されます。 trueに設定されている場合、デフォルトは0.1です。
coef0 float カーネル関数の独立した項目。 このパラメーターは、polyカーネルおよびsigmoidカーネルでのみ使用可能です。 デフォルト値は 0.0 です。
degree 整数 多項式のカーネル関数の次数。 このパラメーターは、polyカーネルに対してのみ有効になります。 任意の整数を指定します。 デフォルトは3です。
shrinking ブール値 収縮ヒューリスティック・オプションを使用するかどうかを指定します。 true または false を指定します。 デフォルトはfalseです。
enable_cache_size ブール値 cache_sizeパラメーターを有効にします。 true または false を指定します。 デフォルトはfalseです。
cache_size float カーネル キャッシュのサイズ (MB)。 デフォルトは200です。
enable_random_seed ブール値 random_seedパラメーターを有効にします。 true または false を指定します。 デフォルトはfalseです。
random_seed 整数 確率推定のためにデータをシャッフルする際に使用する乱数シード。 任意の整数を指定します。
pc_type string 平行座標グラフィックスのタイプ。 指定できるオプションは、independentまたはgeneralです。
lines_amount 整数 グラフィックに含める最大行数。 1と1000の間の整数を指定します。
lines_fields_custom ブール値 lines_fieldsパラメーターを有効にします。これにより、グラフ出力に表示するカスタム・フィールドを指定できます。 falseに設定すると、すべてのフィールドが表示されます。 trueに設定すると、lines_fields パラメーターで指定されたフィールドのみが表示されます。 パフォーマンス上の理由から、最大で 20 個のフィールドが表示されます。
lines_fields フィールド グラフィックに垂直軸として含めるフィールド名のリスト。
enable_graphic ブール値 true または false を指定します。 グラフィック出力を有効にします (時間を節約し、ストリーム・ファイル・サイズを削減したい場合は、このオプションを無効にしてください)。
enable_hpo ブール値 HPO オプションを有効または無効にするには、trueまたはfalseを指定します。 trueに設定すると、Rbfopt が自動的に「最適な」One-Class SVM モデルを検出するために適用されます。このモデルは、以下のtarget_objvalパラメーターを使用してユーザーが定義した目標値に到達します。
target_objval float 目標とする目的関数 (サンプルに対するモデルの誤差率) の値 (例えば、未知の最適条件の値)。 最適が不明な場合は、このパラメーターを適切な値に設定します (例えば、0.01)。
max_iterations 整数 モデルを試行する最大反復数。 デフォルトは1000です。
max_evaluations 整数 速度より精度を重視する場合の、モデルを試行するための関数評価の最大回数。 デフォルトは300です。