propriétés de ocsvmnode

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Dernière mise à jour : 04 oct. 2024

propriétés de ocsvmnode

Icône de noeud SVM à classe unique Le 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
`ocsvmnode`propriétés	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-5`ou `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`, `sigmoid`ou `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`, `poly`et `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`.