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svmnode properties

propriétés de svmnode

Dernière mise à jour : 12 févr. 2025
propriétés de svmnode

Icône de noeud SVMLe noeud Support Vector Machine (SVM) vous permet de classer les données dans l'un de deux groupes sans surajustement. SVM fonctionne bien avec les grands jeux de données, comme ceux qui disposent d'un très grand nombre de champs d'entrée.

Exemple

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)
Tableau 1. propriétés de svmnode
Propriétés svmnode Valeurs Description de la propriété
all_probabilities option  
stopping_criteria
1.0E-1
1.0E-2
1.0E-3
1.0E-4
1.0E-5
1.0E-6
 Détermine le moment de l'arrêt de l'algorithme d'optimisation.
regularization number Egalement appelé Paramètre C
precision number Utilisé uniquement si le niveau de mesure du champ cible est Continuous.
kernel
RBF
Polynomial
Sigmoid
Linear
 Type de fonction de noyau utilisée pour la transformation. RBF est la valeur par défaut.
rbf_gamma number Utilisé uniquement si kernel est RBF.
gamma number Utilisé seulement si kernel est Polynomial ou Sigmoid.
bias number  
degree number Utilisé uniquement si kernel est Polynomial.
calculate_variable_importance option  
calculate_raw_propensities option  
calculate_adjusted_propensities option  
adjusted_propensity_partition
Test
Validation