Translation not up to date
The translation of this page does not represent the latest version. For the latest updates, see the English version of the documentation.
Last updated: 04. 7. 2023
Uzel Syntetické minority nad vzorkováním (SMOTE) poskytuje algoritmus převzorkování, aby se vyrovnal s nevyváženými datovými sadami. Nabízí pokročilou metodu vyvažování dat. Uzel procesu SMOTE v produktu SPSS Modeler se implementuje v jazyce Python a vyžaduje knihovnu imbalanced-learn© Python .
smotenode vlastnosti |
Datový typ | Popis vlastnosti |
|---|---|---|
target |
pole | Cílové pole. |
sample_ratio |
řetězec | Povolí hodnotu vlastního poměru. Tyto dvě možnosti jsou Automatický (sample_ratio_auto) nebo Nastavit poměr (sample_ratio_manual). |
sample_ratio_value |
Plovoucí | Poměr je počtem vzorků v menšinové třídě nad počtem vzorků ve většinové třídě. Musí být větší než 0 a menší než nebo rovno 1. Předvolba je auto. |
enable_random_seed |
Logická hodnota | Je-li nastavena hodnota true, bude vlastnost random_seed povolena. |
random_seed |
celočíselná hodnota | Osivo použité generátorem náhodných čísel. |
k_neighbours |
celočíselná hodnota | Počet nejbližších sousedů, které se mají použít k sestavení syntetických ukázek. Předvolba je 5. |
m_neighbours |
celočíselná hodnota | Počet nejbližších sousedů, které mají být použity pro určení, zda je v menšinovém vzorku nebezpečí. Tato volba je povolena pouze s typy algoritmů SMOTE borderline1 a borderline2. Předvolba je 10. |
algorithm |
řetězec | Typ algoritmu SMOTE: regular, borderline1nebo borderline2. |
use_partition |
Logická hodnota | Je-li parametr nastaven na hodnotu true, budou pro sestavení modelu použita pouze údaje o školení. Předvolba je true. |