Noeud SVM à classe unique - Expert

Sous l'onglet Expert du noeud SVM à classe unique, vous pouvez sélectionner le mode Simple ou le mode Expert. Si vous sélectionnez Simple, tous les paramètres sont définis avec les valeurs par défaut présentées ci-dessous. Si vous sélectionnez Expert, vous pouvez spécifier des valeurs personnalisées en regard de ces paramètres. Pour plus d'informations sur ces options, voir http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.svm.OneClassSVM.html#sklearn.svm.OneClassSVM.

Critère d'arrêt. Indiquez la tolérance du critère d'arrêt. La valeur par défaut est 1.0E-3 (0.001).

Précision de la régression (nu). Liée à la fraction des erreurs de formation et des vecteurs de support. La valeur par défaut est 0.1.

Type noyau. Type noyau à utiliser dans l'algorithme. Les options sont notamment RBF, Polynomiale, Sigmoïde, Linéaire ou Précalculé. La valeur par défaut est RBF.

Specify Gamma. Sélectionnez cette option pour indiquer le gamma. Sinon, le gamma automatique sera appliqué.

Gamma. Le paramètre Gamma est disponible seulement pour les types noyau RBF, Polynomiale et Sigmoïde.

Coef0. Le paramètre Coef0 est disponible seulement pour les types noyau Polynomiale et Sigmoïde.

Degré : Le paramètre Degré est disponible seulement pour les type noyau Polynomiale.

Utiliser l'heuristique de réduction. Sélectionnez cette option pour utiliser l'heuristique de réduction. Cette option est désélectionnée par défaut.

Indiquer la taille du cache du noyau (en Mo). Sélectionnez cette option pour indiquer la taille du cache de noyau. Cette option est désélectionnée par défaut. Lorsqu'elle est sélectionnée, la valeur par défaut est 200 Mo.

Optimisation des hyper-paramètres (basée sur Rbfopt) Sélectionnez cette option pour activer l'Optimisation des hyper-paramètres (basée sur Rbfopt), qui détecte automatiquement la combinaison optimale de paramètres, permettant au modèle d’atteindre le taux d'erreur attendu ou un taux plus faible sur les échantillons. Pour plus d'informations sur Rbfopt, voir http://rbfopt.readthedocs.io/en/latest/rbfopt_settings.html.

Cible. La valeur de fonction objective (taux d'erreur du modèle sur les échantillons) que vous voulez atteindre (par exemple, la valeur de l'optimum inconnu). Choisissez une valeur acceptable telle que 0.01.

Itérations max Nombre maximum d'itérations d'essai du modèle. La valeur par défaut est 1000.

Evaluations max Nombre maximum d'évaluations de fonction pour essayer le modèle, la précision étant préférée à la rapidité. La valeur par défaut est 300.