Docs
...
xgboostlinearnode properties
資料の 英語版 に戻る

xgboostlinearnode のプロパティー

最終更新: 2025年2月11日
xgboostlinearnode のプロパティー

XGBoost Linear ノードのアイコンXGBoost Linear© は、線型モデルを基本モデルとして使用する勾配ブースティング・アルゴリズムの高度な実装です。 ブースティング・アルゴリズムでは、弱い分類子に繰り返し学習させ、それを最終的な強い分類子に追加します。 SPSS Modeler の XGBoost Linear ノードは、 Pythonに実装されています。

表 1. xgboostlinearnode のプロパティ
xgboostlinearnodeプロパティー データ・タイプ プロパティーの説明
custom_fields ブール値 このオプションを選択すると、上流のデータ型ノードからのフィールド情報ではなく、ここで指定したフィールド情報がこのノードで使用されます。 このオプションを選択した後、必要に応じてフィールドを指定します。
target フィールド  
inputs フィールド  
alpha Double アルファ線型ブースティング パラメータ。 0以上の数値を指定します。 デフォルトは0です。
lambda Double ラムダ線型ブースティング パラメータ。 0以上の数値を指定します。 デフォルトは1です。
lambdaBias Double ラムダ バイアス線型ブースティング パラメータ。 任意の数値を指定します。 デフォルトは0です。
num_boost_round 整数 モデル作成用の num boost round 値。 1と1000の間の値を指定します。 デフォルトは10です。
objectiveType string 学習タスクの目的タイプ。 可能な値は、reg:linear、reg:logistic、 reg:gamma、reg:tweedie、count:poisson、rank:pairwise、binary:logistic、またはmultiです。 フラグ型対象の場合は、binary:logisticまたはmultiのみを使用できることに注意してください。 multiを使用した場合、スコア結果にはmulti:softmaxおよびmulti:softprob XGBoost の目的タイプが表示されます。
random_seed 整数 乱数シード。 0と9999999の間の任意の数値です。 デフォルトは0です。
useHPO ブール値 HPO オプションを有効または無効にするには、trueまたはfalseを指定します。 trueに設定すると、Rbfopt が適用されて、「最適な」One-Class SVM モデルが自動的に検出されます。これは、ユーザーがtarget_objvalパラメーターで定義した目標値に到達します。