组件名称

  线性支持向量机二分类 [版本号:1] [更新时间:2018-05-08]

简介

  支持向量机(Support Vecor Machine,以下简称SVM),要学习一个超平面,而这个超平面能把正例和负例完全分开,这样的超平面可能有无数多个,线性可分支持向量机利用间隔最大化求分离超平面,这时解是唯一的。它可以解决二分类,多分类和回归问题,本平台只支持解决二分类问题。SVM模型对数据分布的要求低,适用性更广,是机器学习常用的模型之一。如果我们事先对数据的分布没有任何的先验信息,即不知道是什么分布,那么SVM无疑是比较好的选择。

输入和输出

  输入端口个数:1

  输出端口个数:1

参数配置

参数名称 参数说明 参数默认值 是否必填
正则化项系数 平衡loss和正则化项的大小以使得模型的训练误差和泛化能力达到最优,可选 0 必填
是否设置截距项 True 必填
最小收敛误差 1e-06 必填
最大迭代次数 100 必填

字段配置

字段名称 字段说明 字段默认值 是否必配
特征列 输入模型的样本特征列 必选 支持Double/Int类型字段 必填
标签列 输入模型的样本类别标签列 必选 支持Double/Int类型字段 必填

输出节点的字段配置说明

  运行后不生成新字段。后续节点可以直接选择字段。

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