no se como hacer una SVM

baxter6baxter6 Member Posts: 1 Newbie
edited July 12 in Help
No se como conseguir el vector acuraccy con la SVM
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  • varunm1varunm1 Member Posts: 724   Unicorn
    Hola @baxter6 ,

    A continuación, encontrará el proceso XML utilizando el conjunto de datos de Sonar. En esto, utilicé el método de validación cruzada para entrenar y probar el modelo SVM. Puede usar este proceso copiándolo y pegándolo en la ventana XML en RapidMiner. Para ver la ventana XML, debe ir a (VER (VIEW) -> Mostrar panel (SHOW PANEL) -> XML). Copie el código XML de abajo (haga clic en MOSTRAR (SHOW)) y péguelo en la ventana XML y haga clic en la marca de verificación verde en la ventana XML.

    Puede ejecutarlo y observar la precisión y, en su caso, debe utilizar su conjunto de datos en este proceso. Por favor, informe si necesita más información. Si ya lo intentó, publique su código XML aquí desde la ventana XML de RapidMiner.
    <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><process version="9.3.001">
      <context>
        <input/>
        <output/>
        <macros/>
      </context>
      <operator activated="true" class="process" compatibility="9.3.001" expanded="true" name="Process">
        <parameter key="logverbosity" value="init"/>
        <parameter key="random_seed" value="2001"/>
        <parameter key="send_mail" value="never"/>
        <parameter key="notification_email" value=""/>
        <parameter key="process_duration_for_mail" value="30"/>
        <parameter key="encoding" value="SYSTEM"/>
        <process expanded="true">
          <operator activated="true" class="retrieve" compatibility="9.3.001" expanded="true" height="68" name="Retrieve Sonar" width="90" x="45" y="85">
            <parameter key="repository_entry" value="//Samples/data/Sonar"/>
          </operator>
          <operator activated="true" class="set_role" compatibility="9.3.001" expanded="true" height="82" name="Set Role" width="90" x="179" y="85">
            <parameter key="attribute_name" value="class"/>
            <parameter key="target_role" value="label"/>
            <list key="set_additional_roles"/>
          </operator>
          <operator activated="true" class="concurrency:cross_validation" compatibility="9.3.001" expanded="true" height="145" name="Cross Validation" width="90" x="514" y="34">
            <parameter key="split_on_batch_attribute" value="false"/>
            <parameter key="leave_one_out" value="false"/>
            <parameter key="number_of_folds" value="5"/>
            <parameter key="sampling_type" value="automatic"/>
            <parameter key="use_local_random_seed" value="false"/>
            <parameter key="local_random_seed" value="1992"/>
            <parameter key="enable_parallel_execution" value="true"/>
            <process expanded="true">
              <operator activated="true" class="support_vector_machine" compatibility="9.3.001" expanded="true" height="124" name="SVM" width="90" x="179" y="34">
                <parameter key="kernel_type" value="dot"/>
                <parameter key="kernel_gamma" value="1.0"/>
                <parameter key="kernel_sigma1" value="1.0"/>
                <parameter key="kernel_sigma2" value="0.0"/>
                <parameter key="kernel_sigma3" value="2.0"/>
                <parameter key="kernel_shift" value="1.0"/>
                <parameter key="kernel_degree" value="2.0"/>
                <parameter key="kernel_a" value="1.0"/>
                <parameter key="kernel_b" value="0.0"/>
                <parameter key="kernel_cache" value="200"/>
                <parameter key="C" value="0.0"/>
                <parameter key="convergence_epsilon" value="0.001"/>
                <parameter key="max_iterations" value="100000"/>
                <parameter key="scale" value="true"/>
                <parameter key="calculate_weights" value="true"/>
                <parameter key="return_optimization_performance" value="true"/>
                <parameter key="L_pos" value="1.0"/>
                <parameter key="L_neg" value="1.0"/>
                <parameter key="epsilon" value="0.0"/>
                <parameter key="epsilon_plus" value="0.0"/>
                <parameter key="epsilon_minus" value="0.0"/>
                <parameter key="balance_cost" value="false"/>
                <parameter key="quadratic_loss_pos" value="false"/>
                <parameter key="quadratic_loss_neg" value="false"/>
                <parameter key="estimate_performance" value="false"/>
              </operator>
              <connect from_port="training set" to_op="SVM" to_port="training set"/>
              <connect from_op="SVM" from_port="model" to_port="model"/>
              <portSpacing port="source_training set" spacing="0"/>
              <portSpacing port="sink_model" spacing="0"/>
              <portSpacing port="sink_through 1" spacing="0"/>
            </process>
            <process expanded="true">
              <operator activated="true" class="apply_model" compatibility="9.3.001" expanded="true" height="82" name="Apply Model" width="90" x="45" y="34">
                <list key="application_parameters"/>
                <parameter key="create_view" value="false"/>
              </operator>
              <operator activated="true" class="performance" compatibility="9.3.001" expanded="true" height="82" name="Performance" width="90" x="179" y="34">
                <parameter key="use_example_weights" value="true"/>
              </operator>
              <connect from_port="model" to_op="Apply Model" to_port="model"/>
              <connect from_port="test set" to_op="Apply Model" to_port="unlabelled data"/>
              <connect from_op="Apply Model" from_port="labelled data" to_op="Performance" to_port="labelled data"/>
              <connect from_op="Performance" from_port="performance" to_port="performance 1"/>
              <portSpacing port="source_model" spacing="0"/>
              <portSpacing port="source_test set" spacing="0"/>
              <portSpacing port="source_through 1" spacing="0"/>
              <portSpacing port="sink_test set results" spacing="0"/>
              <portSpacing port="sink_performance 1" spacing="0"/>
              <portSpacing port="sink_performance 2" spacing="0"/>
            </process>
          </operator>
          <connect from_op="Retrieve Sonar" from_port="output" to_op="Set Role" to_port="example set input"/>
          <connect from_op="Set Role" from_port="example set output" to_op="Cross Validation" to_port="example set"/>
          <connect from_op="Cross Validation" from_port="performance 1" to_port="result 1"/>
          <portSpacing port="source_input 1" spacing="0"/>
          <portSpacing port="sink_result 1" spacing="0"/>
          <portSpacing port="sink_result 2" spacing="0"/>
        </process>
      </operator>
    </process>

    Espero que esto ayude.

  • rfuentealbarfuentealba Moderator, RapidMiner Certified Analyst, Member, University Professor Posts: 399   Unicorn
    Hola @baxter6,

    Si tienes cualquier pregunta en castellano, puedes agregar el tag "RapidMiner en Castellano" a tu pregunta, de manera que podamos responderte más rápido y en nuestro idioma. Agradezco a @varunm1 por darse el trabajo de traducir, muy buena respuesta. Si tienes alguna duda, puedes etiquetarnos. Somos varios los hablantes castellanos aquí.

    Saludos cordiales,

    Rodrigo.
    varunm1
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