Propriedades de svmnode

Ícone do nó SVM O nó Support Vector Machine (SVM) permite ordenar dados em dois grupos sem super ajuste. SVM trabalha bem com conjuntos de dados grandes, como aqueles com um número muito grande de campos de entrada.

Exemplo

node = stream.create("svm", "My node")
# Expert tab
node.setPropertyValue("mode", "Expert")
node.setPropertyValue("all_probabilities", True)
node.setPropertyValue("kernel", "Polynomial")
node.setPropertyValue("gamma", 1.5)

Tabela 1. propriedades svmnode
Propriedades `svmnode`	Valores	Descrição da propriedade
`all_probabilities`	sinalização
`stopping_criteria`	`1.0E-1` `1.0E-2` `1.0E-3` `1.0E-4` `1.0E-5` `1.0E-6`	Determina quando parar o algoritmo de otimização.
`regularization`	number	Também conhecido como o parâmetro C.
`precision`	number	Usado apenas se o nível de medição do campo de destino for `Continuous`.
`kernel`	`RBF` `Polynomial` `Sigmoid` `Linear`	Tipo de função de kernel usado para a transformação. `RBF` é o padrão.
`rbf_gamma`	number	Usado apenas se `kernel` for `RBF`.
`gamma`	number	Usado apenas se `kernel` for `Polynomial` ou `Sigmoid`.
`bias`	number
`degree`	number	Usado apenas se `kernel` for `Polynomial`.
`calculate_variable_importance`	sinalização
`calculate_raw_propensities`	sinalização
`calculate_adjusted_propensities`	sinalização
`adjusted_propensity_partition`	`Test` `Validation`