LSVM 노드

LSVM 노드를 사용하면 선형 지원 벡터 머신을 사용하여 데이터를 분류할 수 있습니다. LSVM은 광범위한 데이터 세트 (즉, 예측변수 필드 수가 많은 데이터 세트) 와 함께 사용하기에 특히 적합합니다. 노드의 기본 설정을 사용하여 기본 모델을 상대적으로 빠르게 생성하거나 작성 옵션을 사용하여 다른 설정으로 실험할 수 있습니다.

LSVM 노드는 SVM 노드와 유사하지만 선형이며 많은 수의 레코드를 처리하는 데 더 적합합니다.

모델이 빌드된 후 다음을 수행할 수 있습니다.

• 모델 너깃을 찾아보고 모델 작성 시 입력 필드의 상대적 중요도를 표시하십시오.
• 모델 출력을 보려면 모델 너깃에 테이블 노드를 추가하십시오.

예제. 한 의학 연구자가 암이 발병할 위험이 있는 것으로 여겨지는 환자로부터 추출된 다수의 인간 세포 샘플의 특성을 포함하는 데이터 세트를 획득하였다. 원래 데이터의 분석은 많은 특성이 양성 샘플과 악성 샘플 사이에서 유의하게 차이가 있음을 보여주었다. 연구자는 다른 환자의 샘플에서 유사한 셀 특성의 값을 사용할 수 있는 LSVM 모델을 개발하여 해당 샘플이 양성인지 또는 악성인지 여부를 조기에 표시하려고 합니다.