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oneClassSvm: oneClassSvm

Cria uma lista contendo o nome da função e argumentos para treinar um modelo OneClassSvm com rxEnsemble.

Utilização

  oneClassSvm(cacheSize = 100, kernel = rbfKernel(), epsilon = 0.001,
    nu = 0.1, shrink = TRUE, ...)
 

Argumentos

cacheSize

O tamanho máximo em MB do cache que armazena os dados de treinamento. Aumente isso para grandes conjuntos de treinamento. O valor padrão é 100 MB.

kernel

Uma cadeia de caracteres que representa o kernel usado para computação de produtos internos. Para obter mais informações, consulte maKernel. As seguintes opções estão disponíveis:

  • rbfKernel(): Núcleo da função de base radial. Seu parâmetro representa gamma no termo exp(-gamma|x-y|^2. Se não for especificado, o padrão será 1 dividido pelo número de recursos usados. Por exemplo, rbfKernel(gamma = .1). Este é o valor padrão.
  • linearKernel(): Kernel linear.
  • polynomialKernel(): Kernel polinomial com nomes ade parâmetros, bias, e deg no termo (a*<x,y> + bias)^deg. O biaspadrão , é .0 O grau, deg, padrão para 3. Se a não for especificado, ele será definido como 1 dividido pelo número de recursos. Por exemplo, maKernelPoynomial(bias = 0, deg = `` 3).
  • sigmoidKernel(): Kernel sigmoide com nomes gamma de parâmetros e coef0 no termo tanh(gamma*<x,y> + coef0). gamma, o padrão é 1 dividido pelo número de recursos. O parâmetro coef0 assume como 0padrão . Por exemplo, sigmoidKernel(gamma = .1, coef0 = 0).

epsilon

O limiar para a convergência do otimizador. Se a melhoria entre iterações for menor que o limite, o algoritmo para e retorna o modelo atual. O valor deve ser maior ou igual a .Machine$double.eps. O valor padrão é 0,001.

nu

O trade-off entre a fração de outliers e o número de vetores de suporte (representado pela letra grega nu). Deve estar entre 0 e 1, normalmente entre 0,1 e 0,5. O valor padrão é 0.1.

shrink

Usa a heurística de encolhimento if TRUE. Neste caso, algumas amostras serão "encolhidas" durante o procedimento de treinamento, o que pode acelerar o treinamento. O valor predefinido é TRUE.

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Argumentos adicionais a serem passados diretamente para o Microsoft Compute Engine.