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proprietà di ocsvmnode

Ultimo aggiornamento: 07 ott 2024

proprietà di ocsvmnode

Icona nodo SVM a una classe Il 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
Proprietà di `ocsvmnode`	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`.