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ocsvmnode properties

Eigenschaften von "ocsvmnode"

Letzte Aktualisierung: 11. Feb. 2025
Eigenschaften von "ocsvmnode"

Symbol für SVM-Knoten mit einer KlasseDer 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
ocsvmnodeEigenschaften 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 predefinedan, 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 trueoder falsean. Der Standardwert ist true. Wenn der Wert auf truegesetzt 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, sigmoidoder precomputed. Der Standardwert ist rbf.
enable_gamma Boolesch Aktiviert den Parameter gamma. Geben Sie trueoder falsean. Der Standardwert ist true.
gamma FLOAT Dieser Parameter ist nur für die Kernelrbf, polyund sigmoidaktiviert. Wenn der Parameter enable_gammaauf falsegesetzt ist, wird dieser Parameter auf autogesetzt. 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 ist0.0.
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 trueoder falsean. Der Standardwert ist false.
enable_cache_size Boolesch Aktiviert den Parameter cache_size. Geben Sie trueoder falsean. 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 trueoder falsean. 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 independentoder general.
lines_amount Ganze Zahl Maximale Anzahl der Zeilen, die in die Grafik eingeschlossen werden. Geben Sie eine ganze Zahl zwischen 1und 1000an.
lines_fields_custom Boolesch Aktiviert den Parameter lines_fields, mit dem Sie benutzerdefinierte Felder angeben können, die in der Diagrammausgabe angezeigt werden. Wenn falsefestgelegt 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 trueoder falsean. Aktiviert die Grafikausgabe (inaktivieren Sie diese Option, wenn Sie Zeit sparen und die Größe der Datenstromdatei reduzieren wollen).
enable_hpo Boolesch Geben Sie trueoder falsean, um die HPO-Optionen zu aktivieren oder zu inaktivieren. Wenn der Wert auf truegesetzt ist, wird Rbfopt angewendet, um das "beste" One-Class-SVM-Modell automatisch zu ermitteln, das den vom Benutzer mit dem folgenden Parameter target_objvaldefinierten 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.