ocsvmnodeプロパティ

One-Class SVM ノード・アイコン One-Class SVMノードは教師なし学習アルゴリズムを使用します。このノードは、新規性検知の目的で使用できます。このノードは、与えられたサンプル・セットのソフト境界を検知し、新規ポイントがこのセットに属するか、属さないかを分類します。 SPSS Modeler の One-Class SVM モデル作成ノードは Python で実装されており、 scikit-learn© Python ライブラリーを必要とします。

表 1. ocsvmnode プロパティー
`ocsvmnode` properties	データ・タイプ	プロパティーの説明
`custom_fields`	ブール値	このオプションは、上流のTypeノードで指定されたフィールド情報ではなく、ここで指定されたフィールド情報を使用するようにノードに指示します。このオプションを選択した後、必要に応じて以下のフィールドを指定します。
`inputs`	フィールド	入力フィールド名のリスト。
`role_use`	ストリング	`predefined` を指定すると、定義済みのロールが使用され、 `custom` を指定すると、カスタムフィールドの割り当てが使用されます。デフォルトは事前定義済みです。
`splits`	フィールド	分割対象のフィールド名の一覧。
`use_partition`	ブール値	`true` または `false` を指定してください。デフォルトは `true` です。 `true` に設定すると、モデルを構築する際にトレーニングデータのみが使用されます。
`mode_type`	ストリング	その様式。 `simple` または `expert` が使用可能です。 `simple` が指定された場合、エキスパートタブ上のすべてのパラメータが無効になります。
`stopping_criteria`	ストリング	科学記法の文字列。使用可能な値は、 `1.0E-1`、 `1.0E-2`、 `1.0E-3`、 `1.0E-4`、 `1.0E-5`、または `1.0E-6` です。デフォルトは `1.0E-3` です。
`precision`	浮動小数点	回帰精度（ν）。訓練エラーとサポートベクトルの割合に制限される。 `0` より大きく、 `1.0` 以下となる数値を指定してください。デフォルトは `0.1` です。
`kernel`	ストリング	アルゴリズムで使用するカーネルの種類。使用可能な値は、 `linear`、 `poly`、 `rbf`、 `sigmoid`、または `precomputed` です。デフォルトは `rbf` です。
`enable_gamma`	ブール値	`gamma` パラメータを有効にします。 `true` または `false` を指定してください。デフォルトは `true` です。
`gamma`	浮動小数点	このパラメータは、カーネル `rbf`、 `poly`、 `sigmoid` のみで有効です。 `enable_gamma` パラメータが `false` に設定されている場合、このパラメータは `auto` に設定されます。 `true` に設定されている場合、デフォルトは `0.1` です。
`coef0`	浮動小数点	カーネル機能における独立した用語。このパラメータは、 `poly` カーネルと `sigmoid` カーネルでのみ有効です。デフォルト値は `0.0` です。
`degree`	整数	多項式カーネル関数の次数。このパラメータは、 `poly` カーネルでのみ有効です。任意の整数を指定してください。デフォルトは `3` です。
`shrinking`	ブール値	収縮ヒューリスティックオプションを使用するかどうかを指定します。 `true` または `false` を指定してください。デフォルトは `false` です。
`enable_cache_size`	ブール値	`cache_size` パラメータを有効にします。 `true` または `false` を指定してください。デフォルトは `false` です。
`cache_size`	浮動小数点	カーネルキャッシュのサイズ（MB単位）。デフォルトは `200` です。
`enable_random_seed`	ブール値	`random_seed` パラメータを有効にします。 `true` または `false` を指定してください。デフォルトは `false` です。
`random_seed`	整数	確率推定のためにデータをシャッフルする際に使用する乱数シード。任意の整数を指定してください。
`pc_type`	ストリング	平行座標グラフの種類。選択肢としては、 `independent` または `general` が考えられます。
`lines_amount`	整数	グラフィックに含める行の最大数。 `1` から `1000` の間の整数を指定してください。
`lines_fields_custom`	ブール値	`lines_fields` パラメータを有効にすると、グラフ出力に表示するカスタムフィールドを指定できるようになります。 `false` に設定すると、すべてのフィールドが表示されます。 `true` に設定すると、lines_fields パラメータで指定されたフィールドのみが表示されます。パフォーマンス上の理由により、最大20のフィールドが表示されます。
`lines_fields`	フィールド	グラフの縦軸として表示するフィールド名の一覧。
`enable_graphic`	ブール値	`true` または `false` を指定してください。グラフィック出力を有効にします（時間を節約し、ストリームファイルのサイズを縮小したい場合は、このオプションを無効にしてください）。
`enable_hpo`	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が自動的に「最適な」One-Class SVMモデルを決定するために適用されます。これは、次の `target_objval` パラメータでユーザーが定義したターゲットの目的値に達します。
`target_objval`	浮動小数点	到達したい目的関数値（サンプルにおけるモデルの誤差率）（例えば、未知の最適値）。最適値が不明な場合（例えば、 `0.01` ）は、このパラメータを適切な値に設定します。
`max_iterations`	整数	モデルを試行する最大反復回数。デフォルトは `1000` です。
`max_evaluations`	整数	モデルを試すための関数評価の最大数。速度よりも精度に重点を置く。デフォルトは `300` です。