Docs
...
ocsvmnode properties

propriétés de ocsvmnode

Dernière mise à jour : 12 févr. 2025
propriétés de ocsvmnode

Icône de noeud SVM à classe uniqueLe noeud SVM à classe unique utilise un algorithme d'apprentissage non supervisé dédié principalement à la détection des nouveautés. Il détecte la limite douce d'un ensemble d'échantillons donné, pour ensuite classifier les nouveaux points comme appartenant à cet ensemble ou pas. Ce noeud de modélisation SVM à classe unique dans SPSS Modeler est implémenté dans Python et nécessite la bibliothèque scikit-learn© Python .

Tableau 1. Propriétés de ocsvmnode
ocsvmnodepropriétés Type de données Description de la propriété
custom_fields Booléen Cette option indique au noeud d'utiliser les informations du champ spécifiées ici, au lieu de celles fournies par un ou des noeuds Type en amont. Après avoir sélectionné cette option, spécifiez les zones suivantes, selon les besoins.
inputs Zone Liste des noms de champ pour l'entrée.
role_use chaîne Spécifiez predefined pour utiliser des rôles prédéfinis ou custom pour utiliser des affectations de champ personnalisées. La valeur par défaut est "Predefined".
splits Zone Liste des noms de champ pour la scission.
use_partition Booléen Spécifiez true ou false. La valeur par défaut est true. Si la valeur est true, seules les données d'apprentissage seront utilisées lors de la génération du modèle.
mode_type chaîne Mode. Les valeurs possibles sont simple ou expert. Tous les paramètres de l'onglet Expert seront désactivés si simple est spécifié.
stopping_criteria chaîne Chaîne de notation scientifique. Les valeurs possibles sont 1.0E-1, 1.0E-2, 1.0E-3, 1.0E-4, 1.0E-5ou 1.0E-6. La valeur par défaut est 1.0E-3.
precision Float Précision de la régression (nu). Liée à la fraction des erreurs de formation et des vecteurs de support. Indiquez un nombre supérieur à 0 et inférieur ou égal à 1.0. La valeur par défaut est 0.1.
kernel chaîne Type de noyau à utiliser dans l'algorithme. Les valeurs possibles sont linear, poly, rbf, sigmoidou precomputed. La valeur par défaut est rbf.
enable_gamma Booléen Active le paramètre gamma. Indiquez true ou false. La valeur par défaut est true.
gamma Float Ce paramètre n'est activé que pour les noyaux rbf, polyet sigmoid. Si le paramètre enable_gamma est défini sur false, ce paramètre est défini sur auto. Si la valeur est true, la valeur par défaut est 0.1.
coef0 Float Terme indépendant de la fonction de noyau. Ce paramètre est uniquement activé pour le noyau poly et le noyau sigmoid . La valeur par défaut est 0.0.
degree Integer Degré de la fonction de noyau polynôme. Ce paramètre est uniquement activé pour le noyau poly . Indiquez un nombre entier. La valeur par défaut est 3.
shrinking Booléen Indique si l'option heuristique de réduction doit être utilisée. Spécifiez true ou false. La valeur par défaut est false.
enable_cache_size Booléen Active le paramètre cache_size. Indiquez true ou false. La valeur par défaut est false.
cache_size Float Taille du cache du noyau en Mo. La valeur par défaut est 200.
enable_random_seed Booléen Active le paramètre random_seed. Indiquez true ou false. La valeur par défaut est false.
random_seed Integer Valeur de départ aléatoire à utiliser lors de la réorganisation des données en vue de l'évaluation de probabilité. Indiquez un nombre entier.
pc_type chaîne Type du graphique de coordonnées parallèles. Les options possibles sont independent ou general.
lines_amount Integer Nombre maximal de lignes à intégrer au graphique. Indiquez un entier entre 1 et 1000.
lines_fields_custom Booléen Active le paramètre lines_fields , qui permet de spécifier des champs de personnalisation à afficher dans la sortie du graphique. Si la valeur est false, tous les champs seront affichés. Si elle est définie sur true, seuls les champss spécifiés avec le paramètre lines_fields seront affichés. Pour des raisons de performance, 20 champs au maximum sont affichés.
lines_fields Zone Liste des noms de champ à intégrer au graphique dans les axes verticaux.
enable_graphic Booléen Spécifiez true ou false. Active la sortie graphique (désactivez cette option si vous voulez gagner du temps et réduire la taille du fichier de flux).
enable_hpo Booléen Spécifiez true ou false pour activer ou désactiver les options HPO. S'il est défini sur true, Rbfopt est appliqué pour rechercher automatiquement le "meilleur" modèle SVM de classe unique, qui atteint la valeur d'objectif cible définie par l'utilisateur avec le paramètre target_objval suivant.
target_objval Float La valeur de fonction objective (taux d'erreur du modèle sur les échantillons) que vous voulez atteindre (par exemple, la valeur de l'optimum inconnu). Définissez ce paramètre sur la valeur appropriée si l'optimum est inconnu (par exemple, 0.01).
max_iterations Integer Nombre maximum d'itérations d'essai du modèle. La valeur par défaut est 1000.
max_evaluations Integer Nombre maximum d'évaluations de fonction pour essayer le modèle, la précision étant préférée à la rapidité. La valeur par défaut est 300.