One-Class SVM ノードの「エキスパート」

One-Class SVM ノードの「エキスパート」タブで、「シンプル」モードと「エキスパート」モードの中から選択できます。「シンプル」を選択した場合、下に示すデフォルト値を使用してすべてのパラメータが設定されます。「エキスパート」を選択した場合、これらのパラメータのカスタム値を指定できます。これらのオプションについて詳しくは、http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.svm.OneClassSVM.html#sklearn.svm.OneClassSVMを参照してください。

停止基準: 停止基準の許容度を指定します。デフォルトは 1.0E-3 (0.001) です。

回帰精度 (ニュー): 学習誤差およびサポート・ベクターの小数部の範囲です。 デフォルトは 0.1 です。

カーネル タイプ: アルゴリズムで使用するカーネル タイプ。オプションは 「RBF」、「多項式」、「Sigmoid」、「線型」、または 「事前計算済み」 です。デフォルトは「RBF」です。

ガンマの指定: ガンマを指定するにはこのオプションを選択します。それ以外の場合は、自動ガンマが適用されます。

ガンマ: ガンマの設定は、カーネル タイプ「RBF」、「多項式」、および「Sigmoid」の場合のみ使用可能です。

Coef0: Coef0 は、カーネル タイプ「多項式」および「Sigmoid」の場合のみ使用可能です。

次数: 次数は、カーネル タイプ「多項式」の場合のみ使用可能です。

収縮ヒューリスティックを使用: 収縮ヒューリスティックを使用するには、このオプションを選択します。このオプションは、デフォルトで選択解除されています。

カーネル キャッシュのサイズを指定 (単位: MB): カーネル キャッシュのサイズを指定するには、このオプションを選択します。このオプションは、デフォルトで選択解除されています。選択した場合、デフォルト値は 200 MB です。

ハイパーパラメータ最適化 (Rbfopt に基づく): Rbfopt に基づくハイパーパラメータ最適化を有効にするには、このオプションを選択します。有効にすると、パラメータの最適な組み合わせが自動的に検出され、サンプルに対するモデルの誤差率が予測値以下になります。Rbfopt について詳しくは、http://rbfopt.readthedocs.io/en/latest/rbfopt_settings.htmlを参照してください。

目標: 目標とする目的関数 (サンプルに対するモデルの誤差率) の値 (例えば、未知の最適条件の値)。許容できる値 (0.01 など) に設定してください。

最大反復: モデルを試行する最大反復数。デフォルトは 1000 です。

最大評価: 速度より精度を重視する場合の、モデルを試行するための関数評価の最大回数。デフォルトは 300 です。