Torna alla versione inglese della documentazioneproprietà svmnode
proprietà svmnode
Ultimo aggiornamento: 07 ott 2024
Il nodo SVM (Support Vector Machine) consente di classificare i dati in uno di due gruppi senza sovradattamento. Il nodo SVM è particolarmente indicato per l'utilizzo con insiemi di dati di grandi dimensioni, cioè quelli con un elevato numero di campi di input.
Esempio
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)Proprietà svmnode |
Valori | Descrizione proprietà |
|---|---|---|
all_probabilities |
indicatore | |
stopping_criteria |
1.0E-11.0E-21.0E-31.0E-41.0E-51.0E-6 |
Determina quando arrestare l'algoritmo di ottimizzazione. |
regularization |
numero | Nota anche come parametro C. |
precision |
numero | Utilizzata solo se il livello di misurazione del campo obiettivo è Continuous. |
kernel |
RBFPolynomialSigmoidLinear |
Tipo di funzione Kernel utilizzata per la trasformazione. RBF è il valore predefinito. |
rbf_gamma |
numero | Utilizzata solo se kernel è RBF. |
gamma |
numero | Utilizzata solo se kernel è Polynomial o Sigmoid. |
bias |
numero | |
degree |
numero | Utilizzata solo se kernel è Polynomial. |
calculate_variable_importance |
indicatore | |
calculate_raw_propensities |
indicatore | |
calculate_adjusted_propensities |
indicatore | |
adjusted_propensity_partition |
TestValidation |