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Eigenschaften von "ocsvmnode"

Letzte Aktualisierung: 07. Okt. 2024

Eigenschaften von "ocsvmnode"

Symbol für SVM-Knoten mit einer Klasse Der Knoten "One-Class SVM" verwendet einen nicht überwachten Lernalgorithmus. Der Knoten kann für die Erkennung von Neuheiten verwendet werden. Er erkennt die flexible Grenze eines angegebenen Stichprobensets und klassifiziert neue Punkte danach, ob sie zu diesem Set gehören. Dieser One-Class SVM-Modellierungsknoten in SPSS Modeler ist in Python implementiert und erfordert die Bibliothek scikit-learn© Python .

Tabelle 1. ocsvmnode, Eigenschaften
`ocsvmnode`Eigenschaften	Datentyp	Eigenschaftsbeschreibung
`custom_fields`	Boolesch	Diese Option weist den Knoten an, die hier angegebenen Feldinformationen anstelle der in einem vorgeordneten Typknoten angegebenen zu verwenden. Geben Sie nach Auswahl dieser Option nach Bedarf die folgenden Felder an.
`inputs`	Feld	Liste der Feldnamen für die Eingabe.
`role_use`	Zeichenfolge	Geben Sie `predefined`an, um vordefinierte Rollen zu verwenden, oder `custom`, um angepasste Feldzuweisungen zu verwenden. Der Standardwert ist "predefined".
`splits`	Feld	Liste der Feldnamen für die Aufteilung.
`use_partition`	Boolesch	Geben Sie `true`oder `false`an. Der Standardwert ist `true`. Wenn der Wert auf `true`gesetzt ist, werden beim Erstellen des Modells nur Trainingsdaten verwendet.
`mode_type`	Zeichenfolge	Der Modus. Mögliche Werte sind `simple` oder `expert`. Wenn `simple` angegeben ist, werden alle Parameter auf der Registerkarte "Experten" inaktiviert.
`stopping_criteria`	Zeichenfolge	Eine Zeichenfolge in wissenschaftlicher Notation. Mögliche Werte sind `1.0E-1`, `1.0E-2`, `1.0E-3`, `1.0E-4`, `1.0E-5` oder `1.0E-6`. Der Standardwert ist `1.0E-3`.
`precision`	FLOAT	Die Regressionsgenauigkeit (Nu). An die Bruchzahl aus Trainingsfehlern und Unterstützungsvektoren gebunden. Geben Sie eine Zahl größer als `0` und kleiner-gleich `1.0` an. Der Standardwert ist `0.1`.
`kernel`	Zeichenfolge	Der Kerntyp, der im Algorithmus verwendet werden soll. Mögliche Werte sind `linear`, `poly`, `rbf`, `sigmoid`oder `precomputed`. Der Standardwert ist `rbf`.
`enable_gamma`	Boolesch	Aktiviert den Parameter `gamma`. Geben Sie `true`oder `false`an. Der Standardwert ist `true`.
`gamma`	FLOAT	Dieser Parameter ist nur für die Kernel`rbf`, `poly`und `sigmoid`aktiviert. Wenn der Parameter `enable_gamma`auf `false`gesetzt ist, wird dieser Parameter auf `auto`gesetzt. Wenn `true` festgelegt ist, lautet der Standardwert `0.1`.
`coef0`	FLOAT	Unabhängiger Term in der Kernfunktion. Dieser Parameter ist nur für den `poly`-Kernel und den `sigmoid`-Kernel aktiviert. Der Standardwert ist`0.0`.
`degree`	Ganze Zahl	Grad der polynomialen Kernfunktion. Dieser Parameter ist nur für den `poly`-Kernel aktiviert. Geben Sie eine beliebige Ganzzahl an. Der Standardwert ist `3`.
`shrinking`	Boolesch	Gibt an, ob die Shrinking-Heuristik verwendet werden soll. Geben Sie `true`oder `false`an. Der Standardwert ist `false`.
`enable_cache_size`	Boolesch	Aktiviert den Parameter `cache_size`. Geben Sie `true`oder `false`an. Der Standardwert ist `false`.
`cache_size`	FLOAT	Die Größe des Kernel-Cache in MB. Der Standardwert ist `200`.
`enable_random_seed`	Boolesch	Aktiviert den Parameter `random_seed`. Geben Sie `true`oder `false`an. Der Standardwert ist `false`.
`random_seed`	Ganze Zahl	Der Startwert für Zufallszahlen, der beim Anzeigen der Daten in zufälliger Reihenfolge für die Wahrscheinlichkeitsschätzung verwendet werden soll. Geben Sie eine beliebige Ganzzahl an.
`pc_type`	Zeichenfolge	Der Typ der Parallelkoordinatengrafik. Mögliche Optionen sind `independent`oder `general`.
`lines_amount`	Ganze Zahl	Maximale Anzahl der Zeilen, die in die Grafik eingeschlossen werden. Geben Sie eine ganze Zahl zwischen `1`und `1000`an.
`lines_fields_custom`	Boolesch	Aktiviert den Parameter `lines_fields`, mit dem Sie benutzerdefinierte Felder angeben können, die in der Diagrammausgabe angezeigt werden. Wenn `false`festgelegt ist, werden alle Felder angezeigt. Wenn `true` festgelegt ist, werden nur die mit dem Parameter "lines_fields" angegebenen Felder angezeigt. Aufgrund von Leistungsaspekten werden maximal 20 Felder angezeigt.
`lines_fields`	Feld	Liste der Feldnamen, die als vertikale Achsen in die Grafik eingeschlossen werden sollen.
`enable_graphic`	Boolesch	Geben Sie `true`oder `false`an. Aktiviert die Grafikausgabe (inaktivieren Sie diese Option, wenn Sie Zeit sparen und die Größe der Datenstromdatei reduzieren wollen).
`enable_hpo`	Boolesch	Geben Sie `true`oder `false`an, um die HPO-Optionen zu aktivieren oder zu inaktivieren. Wenn der Wert auf `true`gesetzt ist, wird Rbfopt angewendet, um das "beste" One-Class-SVM-Modell automatisch zu ermitteln, das den vom Benutzer mit dem folgenden Parameter `target_objval`definierten Zielzielwert erreicht.
`target_objval`	FLOAT	Der Zielfunktionswert (Fehlerrate des Modells für die Stichproben), der erreicht werden soll (z. B. der Wert des unbekannten Optimums). Setzen Sie diesen Parameter auf den entsprechenden Wert, wenn das Optimum unbekannt ist (z. B. `0.01`).
`max_iterations`	Ganze Zahl	Maximale Anzahl Iterationen zum Testen des Modells. Der Standardwert ist `1000`.
`max_evaluations`	Ganze Zahl	Maximale Anzahl Funktionsauswertungen zum Testen des Modells, wobei der Fokus weniger auf der Geschwindigkeit, sondern eher auf der Genauigkeit liegt. Der Standardwert ist `300`.