資料の 英語版 に戻るsvmnode プロパティー
svmnode プロパティー
最終更新: 2024年10月04日
サポート・ベクター・マシン (SVM) ノードを使用すると、オーバーフィットすることなく、データを 2 つのグループのいずれかに分類することができます。 SVM は、非常に多数の入力フィールドを含むデータセットなど、広範なデータセットを処理することができます。
例
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)svmnodeプロパティー |
値 | プロパティーの説明 |
|---|---|---|
all_probabilities |
フラグ | |
stopping_criteria |
1.0E-11.0E-21.0E-31.0E-41.0E-51.0E-6 |
最適化アルゴリズムをいつ停止するかを決定します。 |
regularization |
数値 | C パラメーターとしても知られています。 |
precision |
数値 | 対象フィールドの測定レベルがContinuousの場合にのみ使用します。 |
kernel |
RBFPolynomialSigmoidLinear |
変換に使用されるカーネル関数のタイプ。 RBFがデフォルトです。 |
rbf_gamma |
数値 | kernelがRBFの場合にのみ使用されます。 |
gamma |
数値 | kernelがPolynomialまたはSigmoidの場合にのみ使用されます。 |
bias |
数値 | |
degree |
数値 | kernelがPolynomialの場合にのみ使用されます。 |
calculate_variable_importance |
フラグ | |
calculate_raw_propensities |
フラグ | |
calculate_adjusted_propensities |
フラグ | |
adjusted_propensity_partition |
TestValidation |