Proprietà lsvmnode

Icona nodo LSVM Con il nodo LSVM (Linear Support Vector Machine), è possibile classificare i dati in uno dei due gruppi senza sovradattamento. Il nodo LSVM è lineare e particolarmente indicato con dataset di grandi dimensioni, come quelli con un numero 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 il criterio di ordinamento per l'obiettivo categoriale. Ignorato per gli obiettivi continui. Il valore predefinito è `Ascending`.
`precision`	numero	Utilizzata solo se il livello di misurazione del campo obiettivo è `Continuous`. Specifica il parametro correlato alla sensibilità della perdita di regressione. Il valore minimo è `0` e non è previsto un valore massimo. Il valore predefinito è `0.1`.
`exclude_missing_values`	indicatore	Quando è impostata su `True`, un record viene escluso se manca un singolo valore qualsiasi. 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 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. Notare che per alcuni modelli, il calcolo dell'importanza delle variabili può richiedere più tempo, in particolare quando si utilizzano dataset di grandi dimensioni, e che, come risultato, la funzione è disattivata per impostazione predefinita per alcuni modelli. L'importanza delle variabili non è disponibile per i modelli di elenco delle decisioni.