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ocsvmnode properties

proprietà di ocsvmnode

Ultimo aggiornamento: 11 feb 2025
proprietà di ocsvmnode

Icona nodo SVM a una classeIl nodo SVM a una classe utilizza un algoritmo di apprendimento non supervisionato. Il nodo può essere utilizzato per il rilevamento delle novità. Rileverà il limite soft di un insieme dato di esempi, per classificare i nuovi punti come appartenenti o meno all'insieme. Questo nodo di modellazione SVM a una classe in SPSS Modeler è implementato in Python e richiede la libreria scikit-learn© Python .

Tabella 1. proprietà ocsvmnode
ocsvmnode proprietà Tipo di dati Descrizione proprietà
custom_fields booleano Questa opzione indica al nodo di utilizzare le informazioni sui campi specificate qui al posto di quelle date in un qualsiasi nodo Tipo upstream. Dopo aver selezionato questa opzione, specificare i seguenti campi come richiesto.
inputs campo Elenco dei nomi dei campi per l'input.
role_use Stringa Specificare predefined per utilizzare i ruoli predefiniti oppure custom per utilizzare le assegnazioni di campo personalizzate. Il valore predefinito è predefined.
splits campo Elenco dei nomi dei campi per la suddivisione.
use_partition Booleano Specificare true o false. Il valore predefinito è true. Se questa opzione è impostata su true, durante la creazione del modello verranno utilizzati solo i dati di addestramento.
mode_type Stringa La modalità. I valori possibile sono simple o expert. Se si specifica simple, tutti i parametri nella scheda Livello avanzato verranno disabilitati.
stopping_criteria Stringa Una stringa di notazione scientifica. I valori possibili sono 1.0E-1, 1.0E-2, 1.0E-3, 1.0E-4, 1.0E-5 o 1.0E-6. Il valore predefinito è 1.0E-3.
precision a virgola mobile La precisione di regressione (nu). Limitata ad una frazione degli errori di addestramento e dei vettori di supporto. Specificare un numero maggiore di 0 e minore o uguale a 1.0. Il valore predefinito è 0.1.
kernel Stringa Il tipo di kernel da utilizzare nell'algoritmo. I valori possibili sono linear, poly, rbf, sigmoid o precomputed. Il valore predefinito è rbf.
enable_gamma Booleano Abilita il parametro gamma. Specificare true o false. Il valore predefinito è true.
gamma a virgola mobile Questo parametro viene abilitato solo per i kernel rbf, poly e sigmoid. Se il parametro enable_gamma è impostato su false, questo parametro sarà impostato su auto. Se impostato su true, il valore predefinito è 0.1.
coef0 a virgola mobile Termine indipendente nella funzione kernel. Questo parametro è abilitato solo per il kernel poly ed il kernel sigmoid. Il valore predefinito è 0.0.
degree intero Grado della funzione kernel polinomiale. Questo parametro è abilitato solo per il kernel poly. Specificare qualsiasi numero intero. L'impostazione predefinita è 3.
shrinking Booleano Specifica se utilizzare l'opzione euristica di riduzione. Specificare true o false. Il valore predefinito è false.
enable_cache_size Booleano Abilita il parametro cache_size. Specificare true o false. Il valore predefinito è false.
cache_size a virgola mobile La dimensione della cache del kernel in MB. Il valore predefinito è 200.
enable_random_seed Booleano Abilita il parametro random_seed. Specificare true o false. Il valore predefinito è false.
random_seed intero Il seed random da utilizzare durante il mescolamento dei dati per la stima della probabilità. Specificare qualsiasi numero intero.
pc_type Stringa Il tipo di grafico delle coordinate parallele. Le opzioni possibili sono independent o general.
lines_amount intero Il numero massimo di righe da includere nel grafico. Specificare un valore intero compreso tra 1 e 1000.
lines_fields_custom Booleano Abilita il parametro lines_fields, che consente di specificare i campi personalizzati da mostrare nell'output del grafico. Se è impostato su false, verranno visualizzati tutti i campi. Se è impostato su true, verranno visualizzati solo i campi specificati con il parametro lines_fields. Per motivi relativi alle prestazioni, verrà visualizzato un massimo di 20 campi.
lines_fields campo Elenco dei nomi di campo da includere nel grafico come asse verticale.
enable_graphic Booleano Specificare true o false. Abilita l'output grafico (disabilitare questa opzione se si desidera risparmiare tempo e ridurre la dimensione del file del flusso).
enable_hpo Booleano Specificare true o false per abilitare o disabilitare le opzioni HPO. Se impostato su true, Rbfopt verrà applicato per ricercare automaticamente il "miglior" modello One-Class SVM che raggiunge il valore obiettivo definito dall'utente con il seguente parametro target_objval.
target_objval a virgola mobile Il valore della funzione obiettivo (tasso di errore del modello sui campioni) che si desidera raggiungere (ad esempio il valore ottimale sconosciuto). Impostare questo parametro sul valore appropriato se non si conosce il valore ottimale (ad esempio 0.01).
max_iterations intero Il numero massimo di iterazioni per provare il modello. Il valore predefinito è 1000.
max_evaluations intero Il numero massimo di valutazioni della funzione per provare il modello, in cui la priorità è la precisione rispetto alla velocità. Il valore predefinito è 300.