RapidMiner(ラピッドマイナー)はデータ可視化、データ加工、モデル作成、評価、運用まで一括サポートする機械学習プラットフォームです。KSKアナリティクスはRapidMinerの正規販売代理店です。

Hyper Hyper

概要

この演算子はSVM(サポートベクターマシン)学習者です。最小限のSVM実装に基づいています。

詳細

この学習者は、最小限のSVM実装を使用します。モデルは、1つの正の例と1つの負の例のみで構築されます。通常、この演算子はブースティング方法と組み合わせて使用​​されます。

入力

  • トレーニングセット (IOObject)この入力ポートには、ExampleSetが必要です。この演算子は、正と負の例を1つだけ持つ数値属性のみを処理できます。

出力

  • モデル(ハイパーモデル)Hyperモデルは、この出力ポートから提供されます。これで、このモデルを非表示のデータセットに適用できます。
  • サンプルセット(IOObject)入力として指定されたExampleSetは、このポートを介して出力に変更せずに渡されます。これは通常、別の演算子で同じExampleSetを再利用するため、または結果ワークスペースでExampleSetを表示するために使用されます。

パラメーター

  • use_local_random_seedこのパラメーターは、ランダム化にローカルランダムシードを使用する必要があるかどうかを示します。同じ値のローカルランダムシードを使用すると、同じExampleSetが生成されます。このパラメーターの値を変更すると、例のランダム化方法が変更されるため、ExampleSetには異なる値のセットが含まれます。 範囲:ブール
  • local_random_seedこのパラメータは、 ローカルランダムシードを指定します。このパラメーターは、 ローカルシードの使用パラメーターがtrueに設定されている場合にのみ使用できます。 範囲:整数
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