ocsvmnode のプロパティ

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ocsvmnode のプロパティ

最終更新: 2024年10月04日

ocsvmnode のプロパティ

One-Class SVM ノード・アイコン One-Class SVM ノードでは、教師なし学習アルゴリズムを使用します。このノードは、新規性検知の目的で使用できます。このノードは、与えられたサンプル・セットのソフト境界を検知し、新規ポイントがこのセットに属するか、属さないかを分類します。 SPSS Modeler の One-Class SVM モデル作成ノードは Python で実装されており、 scikit-learn© Python ライブラリーを必要とします。

表 1. ocsvmnode プロパティー
`ocsvmnode`プロパティー	データ・タイプ	プロパティーの説明
`custom_fields`	ブール値	このオプションは、ノードに対し、上流のデータ型ノードのフィールド情報ではなく、ここで指定するフィールド情報を使用するように指示します。このオプションを選択した後、必要に応じて以下のフィールドを指定します。
`inputs`	フィールド	入力用のフィールド名のリスト。
`role_use`	string	事前定義の役割を使用する場合は`predefined`を指定し、カスタム・フィールド割り当てを使用する場合は`custom`を指定します。デフォルトは predefined です。
`splits`	フィールド	分割用のフィールド名のリスト。
`use_partition`	ブール値	`true` または `false` を指定します。デフォルトは`true`です。 `true`に設定すると、モデルの作成時にトレーニング・データのみが使用されます。
`mode_type`	string	モード。可能な値は`simple`または`expert`です。 `simple`が指定されている場合、「エキスパート」タブのすべてのパラメーターが無効になります。
`stopping_criteria`	string	指数表記の文字列。可能な値は、`1.0E-1`、`1.0E-2`、`1.0E-3`、`1.0E-4`、`1.0E-5`、または`1.0E-6`です。デフォルトは`1.0E-3`です。
`precision`	浮動小数点	回帰精度 (ニュー)。学習誤差およびサポート・ベクターの小数部の範囲です。 `0`より大きく、`1.0`以下の数値を指定してください。デフォルトは`0.1`です。
`kernel`	string	アルゴリズムで使用するカーネルタイプ。可能な値は、`linear`、`poly`、`rbf`、`sigmoid`、または`precomputed`です。デフォルトは`rbf`です。
`enable_gamma`	ブール値	`gamma`パラメーターを有効にします。 `true` または `false` を指定します。デフォルトは`true`です。
`gamma`	浮動小数点	このパラメーターは、カーネル`rbf`、`poly`、および`sigmoid`に対してのみ有効になります。 `enable_gamma`パラメーターが`false`に設定されている場合、このパラメーターは`auto`に設定されます。 `true`に設定されている場合、デフォルトは`0.1`です。
`coef0`	浮動小数点	カーネル関数の独立した項目。このパラメーターは、`poly`カーネルおよび`sigmoid`カーネルでのみ使用可能です。デフォルト値は `0.0` です。
`degree`	整数	多項式のカーネル関数の次数。このパラメーターは、`poly`カーネルに対してのみ有効になります。任意の整数を指定します。デフォルトは`3`です。
`shrinking`	ブール値	収縮ヒューリスティック・オプションを使用するかどうかを指定します。 `true` または `false` を指定します。デフォルトは`false`です。
`enable_cache_size`	ブール値	`cache_size`パラメーターを有効にします。 `true` または `false` を指定します。デフォルトは`false`です。
`cache_size`	浮動小数点	カーネルキャッシュのサイズ (MB)。デフォルトは`200`です。
`enable_random_seed`	ブール値	`random_seed`パラメーターを有効にします。 `true` または `false` を指定します。デフォルトは`false`です。
`random_seed`	整数	確率推定のためにデータをシャッフルする際に使用する乱数シード。任意の整数を指定します。
`pc_type`	string	平行座標グラフィックスのタイプ。指定できるオプションは、`independent`または`general`です。
`lines_amount`	整数	グラフィックに含める最大行数。 `1`と`1000`の間の整数を指定します。
`lines_fields_custom`	ブール値	`lines_fields`パラメーターを有効にします。これにより、グラフ出力に表示するカスタム・フィールドを指定できます。 `false`に設定すると、すべてのフィールドが表示されます。 `true`に設定すると、lines_fields パラメーターで指定されたフィールドのみが表示されます。パフォーマンス上の理由から、最大で 20 個のフィールドが表示されます。
`lines_fields`	フィールド	グラフィックに垂直軸として含めるフィールド名のリスト。
`enable_graphic`	ブール値	`true` または `false` を指定します。グラフィック出力を有効にします (時間を節約し、ストリーム・ファイル・サイズを削減したい場合は、このオプションを無効にしてください)。
`enable_hpo`	ブール値	HPO オプションを有効または無効にするには、`true`または`false`を指定します。 `true`に設定すると、Rbfopt が自動的に「最適な」One-Class SVM モデルを検出するために適用されます。このモデルは、以下の`target_objval`パラメーターを使用してユーザーが定義した目標値に到達します。
`target_objval`	浮動小数点	目標とする目的関数 (サンプルに対するモデルの誤差率) の値 (例えば、未知の最適条件の値)。最適が不明な場合は、このパラメーターを適切な値に設定します (例えば、`0.01`)。
`max_iterations`	整数	モデルを試行する最大反復数。デフォルトは`1000`です。
`max_evaluations`	整数	速度より精度を重視する場合の、モデルを試行するための関数評価の最大回数。デフォルトは`300`です。