oneClassSvm: oneClassSvm

  • Статья

Создает список, содержащий имя функции и аргументы, для обучения модели OneClassSvm с rxEnsemble.

Использование

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

Аргументы

cacheSize

Максимальный размер кэша (в МБ), который хранит данные обучения. Увеличьте это значение для крупных наборов обучения. Значение по умолчанию — 100 МБ.

kernel

Строка символов, представляющая ядро, которое используется для вычисления внутренних продуктов. Подробные сведения см. на станице maKernel. Доступны следующие варианты:

  • rbfKernel(): ядро радиальной базисной функции. Ее параметр представляет gamma в члене exp(-gamma|x-y|^2. Если он не указан, по умолчанию принимается значение 1, разделенное на число используемых признаков. Например, rbfKernel(gamma = .1). Это значение по умолчанию.
  • linearKernel(): линейное ядро.
  • polynomialKernel(): полиномиальное ядро с именами параметров a, bias и deg в члене (a*<x,y> + bias)^deg. bias, по умолчанию принимает значение 0. Степень, deg, по умолчанию принимает значение 3. Если a не указано, задается значение 1, разделенное на число признаков. Например, maKernelPoynomial(bias = 0, deg = `` 3).
  • sigmoidKernel(): сигмоидальное ядро с именами параметров gamma и coef0 в члене tanh(gamma*<x,y> + coef0). gamma, по умолчанию используется значение 1, разделенное на число признаков. Параметр coef0 по умолчанию принимает значение 0. Например, sigmoidKernel(gamma = .1, coef0 = 0).

epsilon

Пороговое значение для схождения оптимизатора. Если улучшение между итерациями меньше, чем пороговое значение, алгоритм прекращает работу и возвращает текущую модель. Это значение должно быть больше или равно .Machine$double.eps. Значение по умолчанию — 0,001.

nu

Компромисс между долей выбросов и количеством опорных векторов (представлен греческой буквой ню). Он должен иметь значение от 0 до 1, обычно между 0,1 и 0,5. Значение по умолчанию — 0,1.

shrink

Если TRUE, используется сжимающая эвристика. В этом случае некоторые примеры будут "сжаты" во время процедуры обучения, что может ускорить его. По умолчанию используется значение TRUE.

...

Дополнительные аргументы, передаваемые непосредственно в Microsoft Compute Engine.