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propiedades de svmnode

Última actualización: 07 oct 2024

propiedades de svmnode

Icono de nodo SVM El nodo Máquina de vectores de soporte (SVM) le permite clasificar datos en uno o dos grupos sin que haya un ajuste por exceso. SVM funciona bien con conjuntos de datos grandes, como aquellos con un gran número de campos de entrada.

Ejemplo

node = stream.create("svm", "My node")
# Expert tab
node.setPropertyValue("mode", "Expert")
node.setPropertyValue("all_probabilities", True)
node.setPropertyValue("kernel", "Polynomial")
node.setPropertyValue("gamma", 1.5)

Tabla 1. Propiedades de svmnode
Propiedades de `svmnode`	Valores	Descripción de la propiedad
`all_probabilities`	distintivo
`stopping_criteria`	`1.0E-1` `1.0E-2` `1.0E-3` `1.0E-4` `1.0E-5` `1.0E-6`	Determina cuándo detener el algoritmo de optimización.
`regularization`	número	También se conoce como el parámetro C.
`precision`	número	Se utiliza sólo si el nivel de medición del campo de destino es `Continuous`.
`kernel`	`RBF` `Polynomial` `Sigmoid` `Linear`	Tipo de función kernel utilizada para la transformación. `RBF` es el valor predeterminado.
`rbf_gamma`	número	Se utiliza sólo si `kernel` es `RBF`.
`gamma`	número	Se utiliza sólo si `kernel` es `Polynomial` o `Sigmoid`.
`bias`	número
`degree`	número	Se utiliza sólo si `kernel` es `Polynomial`.
`calculate_variable_importance`	distintivo
`calculate_raw_propensities`	distintivo
`calculate_adjusted_propensities`	distintivo
`adjusted_propensity_partition`	`Test` `Validation`