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smotenode のプロパティ
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smotenode のプロパティ

最終更新: 2025年2月11日
smotenode のプロパティ

SMOTE ノード・アイコンSMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) ノードは不均衡データ・セットを扱うためのオーバーサンプリング・アルゴリズムを提供します。 これにより、データの均衡化のための高度な手法が提供されます。 SPSS Modeler の SMOTE プロセス・ノードは Python で実装されており、 imbalanced-learn© Python ライブラリーを必要とします。

表 1. smotenode プロパティー
smotenodeプロパティー データ・タイプ プロパティーの説明
target フィールド 対象フィールド。
sample_ratio string カスタムの比率の値を使用できるようにします。 2 つのオプションは、「自動」(sample_ratio_auto) または「比率の設定」(sample_ratio_manual) です。
sample_ratio_value float これは、マジョリティー クラスのサンプル数に対するマイノリティー クラスのサンプル数の比率です。 これは、0より大きく、1以下でなければなりません。 デフォルトはautoです。
enable_random_seed ブール値 trueに設定すると、random_seedプロパティーが有効になります。
random_seed 整数 乱数発生ルーチンによって使用されるシード。
k_neighbours 整数 合成サンプルの作成に使用する最近傍の数です。 デフォルトは5です。
m_neighbours 整数 少数派サンプルが危険な状態にあるかどうかを判別するために使用される最近傍の数です。 このオプションは、SMOTE アルゴリズム・タイプborderline1およびborderline2でのみ使用可能です。 デフォルトは10です。
algorithm string SMOTE アルゴリズムのタイプ: regular、borderline1、またはborderline2。
use_partition ブール値 trueに設定すると、トレーニング・データのみがモデル作成に使用されます。 デフォルトはtrueです。