支持向量机

Flixport

嘿,伙计们,
随机森林工作到目前为止，我目前也在尝试SVM(支持向量机)作为反击。我在这里填写了一个特殊属性作为Category，但是当我插入运算符Set Role时，SVM运算符告诉我一个特殊属性缺失或能力不足。当然，我将标称应用于数值，这个要求必须满足。但正如我刚才所说，我无法摆脱错误信息。作为一种帮助，SVM算子提供了“Set Role”算子，但现在SVM算子显示出能力还不够
谢谢你的回答

BR

varunm1

如果你试图预测两个以上的类别，那么常规的SVM就不起作用了。您可以选择支持向量机(LibSVM)进行多类分类。

IngoRM

这实际上是期望的行为(因此，即使当前值中没有出现可能的值，您仍然可以看到可能的值是什么—这有时很重要)。有几种方法可以强制为新数据重新创建元数据，但我个人最喜欢的是在过滤后对该列使用Guess Types操作符。这将把值类型固定为二项式和重新创建元数据。

希望这能帮到你，
Ingo

varunm1

你好@IngoRM

谢谢你的通知。这工作。@Flixport，下面是正则SVM的工作过程，我在算子参数中增加了猜测类型算子，选择了Label。

<？xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <过程version = " 9.2.001”>
> <上下文
<输入/ >
<输出/ >
<宏/ >
> < /上下文







<过程扩展= " true " >


< /操作符>


< /操作符>


< /操作符>




<列出关键= " key_attributes " / >

< /操作符>





<列出关键= " filters_list " >


< / >列表


< /操作符>














< /操作符>



<列出关键= " set_additional_roles " / >
< /操作符>

<枚举关键= "分区" >


< /枚举>



< /操作符>








<过程扩展= " true " >


























< /操作符>





> < /过程
<过程扩展= " true " >

<列出关键= " application_parameters " / >

< /操作符>


< /操作符>









> < /过程
评估决策树模型的交叉验证。
< /操作符>

<列出关键= " application_parameters " / >

< /操作符>

























<列出关键= " class_weights " / >
< /操作符>

















MODEL<br/><In diesem Beispiel wurde Feld & quot;Zielvariable benutzt。Baue in Model um die reliclice Datensä zz klassifizieren。我们的视力如何?> < /描述
> < /过程
< /操作符>
> < /过程

谢谢

varunm1

嗨@Flixport

你的标签是二元的吗?如果你试图预测两个以上的类别，那么常规的SVM就不起作用了。您可以选择支持向量机(LibSVM)进行多类分类。通过双击数据集并转到statistics，您可以查看数据集中的类数量。

Flixport

嗨@varunm1

不，它是多标称的

br

Flixport

我将“回归分类”作为求解算子，它现在运行了

但是操作符在后台运行而不关闭^^

Flixport

嘿@varunm1

你能看一下屏幕吗?我有2个类和给mir这个信息，我可以使用它为2类，但我有在我的输入数据2类^^

varunm1

嗨@Flixport

你能发布过程和数据集吗?如果你不能提供数据集，你可以发送一个消息吗?

varunm1

你好
我正在研究这个过程@Flixport。在这个过程中有4类数据(多类)，我们只过滤与两个类相关的样本，但它仍然给其他两个类零样本。不确定这是不是什么bug。

下面处理XML:

<？xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <过程version = " 9.2.001”>
> <上下文
<输入/ >
<输出/ >
<宏/ >
> < /上下文







<过程扩展= " true " >


< /操作符>


< /操作符>


< /操作符>




<列出关键= " key_attributes " / >

< /操作符>





<列出关键= " filters_list " >


< / >列表


< /操作符>



<列出关键= " set_additional_roles " / >
< /操作符>

<枚举关键= "分区" >


< /枚举>



< /操作符>








<过程扩展= " true " >


























< /操作符>





> < /过程
<过程扩展= " true " >

<列出关键= " application_parameters " / >

< /操作符>


< /操作符>









> < /过程
评估决策树模型的交叉验证。
< /操作符>

<列出关键= " application_parameters " / >

< /操作符>

























<列出关键= " class_weights " / >
< /操作符>














MODEL<br/><In diesem Beispiel wurde Feld & quot;Zielvariable benutzt。Baue in Model um die reliclice Datensä zz klassifizieren。我们的视力如何?> < /描述
> < /过程
< /操作符>
> < /过程

在用经济和金融样本过滤后，它仍然采用农业和政治样本，但没有样本。这就是常规SVM抛出关于多个类的错误的原因。

元数据可以在下面的链接中找到:您可以将此文件夹复制到RM存储库。

https://studhsruhrwestde-my.sharepoint.com/personal/mehmet-halit_araz_stud_hs-ruhrwest_de/Documents/Forms/All.aspx?cid=ffa72853-b146-432c-bba3-9dba53bd4ea8&RootFolder=%2Fpersonal%2Fmehmet-halit_araz_stud_hs-ruhrwest_de%2FDocuments%2Fdata&FolderCTID=0x0120006ECEE219C9F2884289BEA6FF46DFD3B3

谢谢

Flixport

嘿,所有的,

谢谢你们的回答。它可以工作，但它成为支持向量机算子的一个决定性问题(见屏幕)

这很重要吗，还是我可以忽略它?

varunm1

@Flixport您可以忽略该警告。