lsvmnode proprietà

Icona nodo LSVM Con il nodo LSVM (Linear Support Vector Machine), è possibile classificare i dati in uno dei due gruppi senza sovradattamento. LSVM è lineare e funziona bene con set di dati ampi, come quelli con un numero molto elevato di record.

Tabella 1. proprietà lsvmnode
`lsvmnode` Proprietà	Valori	Descrizione proprietà
`intercept`	indicatore	Include l'intercettazione nel modello. Il valore predefinito è `True`.
`target_order`	`Ascending` `Descending`	Specifica l'ordine di classificazione per l'obiettivo categorico. Ignorato per obiettivi continui. L'impostazione predefinita è " `Ascending`".
`precision`	numero	Utilizzato solo se il livello di misurazione del campo target è `Continuous`. Specifica il parametro relativo alla sensibilità della perdita per regressione. Il minimo è di `0` e non c'è un massimo. Il valore predefinito è " `0.1`".
`exclude_missing_values`	indicatore	Quando `True`, un record viene escluso se manca un singolo valore. Il valore predefinito è `False`.
`penalty_function`	`L1` `L2`	Specifica il tipo di funzione di penalità utilizzata. Il valore predefinito è `L2`.
`lambda`	numero	Parametro di penalità (regolarizzazione).
`calculate_variable_importance`	indicatore	Per i modelli che producono una misura appropriata dell'importanza, questa opzione visualizza un grafico che indica l'importanza relativa di ogni predittore nella stima del modello. Si noti che il calcolo dell'importanza variabile può richiedere più tempo per alcuni modelli, in particolare quando si lavora con set di dati di grandi dimensioni, e di conseguenza per alcuni modelli è disattivato per impostazione predefinita. L'importanza variabile non è disponibile per i modelli di elenchi decisionali.