smotenode のプロパティ

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smotenode のプロパティ

最終更新: 2024年10月04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`	浮動小数点	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。