One-Class SVM 노드 고급

One-Class SVM 노드의 고급 탭에서는 단순 모드 또는 고급 모드를 선택할 수 있습니다. 단순을 선택할 경우 모든 매개변수가 아래에 표시된 기본값으로 설정됩니다. 고급을 선택할 경우 이러한 매개변수에 대해 사용자 정의 값을 지정할 수 있습니다. 이러한 옵션에 대한 세부사항은 http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.svm.OneClassSVM.html#sklearn.svm.OneClassSVM을 참조하십시오.

중지 기준. 중지 기준에 대한 허용 오차를 지정하십시오. 기본값은 1.0E-3(0.001)입니다.

회귀분석 정밀도(nu). 훈련 오차 및 지원 벡터의 분수 부분에 대한 한도입니다. 기본값은 0.1입니다.

커널 유형. 알고리즘에 사용할 커널 유형입니다. 옵션은 RBF, 다항, 시그모이드, 선형 또는 사전 계산됨입니다. 기본값은 RBF입니다.

감마 지정. 감마를 지정하려면 이 옵션을 선택하십시오. 그렇지 않으면 자동 감마가 적용됩니다.

감마. 감마 설정은 RBF, 다항 및 시그모이드 커널 유형에만 사용할 수 있습니다.

Coef0. Coef0은 다항 및 시그모이드 커널 유형에만 사용할 수 있습니다.

차수. 차수는 다항 커널 유형에만 사용할 수 있습니다.

축소(shrinking) 휴리스틱 사용. 축소 휴리스틱을 사용하려면 이 옵션을 선택하십시오. 이 옵션은 기본적으로 선택 취소되어 있습니다.

커널 캐시 크기 지정(MB). 커널 캐시의 크기를 지정하려면 이 옵션을 선택하십시오. 이 옵션은 기본적으로 선택 취소되어 있습니다. 선택할 경우 기본값은 200MB입니다.

하이퍼-모수 최적화(Rbfopt 기준). 모델이 표본에 대해 기대빈도 또는 하한 오차율을 달성할 수 있도록 모수의 최적 조합을 자동으로 검색하는 Rbfopt 기준 하이퍼-모수 최적화를 사용하려면 이 옵션을 선택하십시오. Rbfopt에 대한 세부사항은 http://rbfopt.readthedocs.io/en/latest/rbfopt_settings.html의 내용을 참조하십시오.

목표: 도달하고자 하는 목표 함수 값(표본에 대한 모델의 오차율)이며 예를 들어, 알 수 없는 최적 값이 있습니다. 0.01 등의 허용 가능한 값을 설정하십시오.

최대 반복. 모델을 시도하는 최대 반복 수입니다. 기본값은 1000입니다.

최대 평가. 모델을 시도하는 함수 평가의 최대 수입니다. 여기서, 초점은 속도에 대한 정확도입니다. 기본값은 300입니다.