很难理解 PMML 的 targetCategory 属性

发布于 2024-11-15 04:41:22 字数 373 浏览 3 评论 0原文

我正在尝试为支持向量机起草 PMML 文档，但我对 dmg.org 上指定的 SupportVectorMachine 标记的 targetCategory 属性感到困惑。我的问题是，当有两个以上的分类器时，这应该如何工作？是否应该有一个 targetCategory 和其他需要的alternateTargetCategory 属性？

考虑到 Iris 数据集，我猜它会是这样的：

<SupportVectorMachine targetCategory="Iris-setosa" alternateTargetCategory="Iris-versicolor" alternateTargetCategory="Iris-virginica">

原文

I'm trying to draft a PMML document for a support vector machine and I'm confused about the targetCategory attribute for the SupportVectorMachine tag specified at dmg.org. My question is how should this work when there are more than two classifiers? Should there be one targetCategory and additional alternateTargetCategory attributes where needed?

Given the Iris data set, I'm guessing it would be something like this:

<SupportVectorMachine targetCategory="Iris-setosa" alternateTargetCategory="Iris-versicolor" alternateTargetCategory="Iris-virginica">

分享到QQ

分享到微博

如果你对这篇内容有疑问，欢迎到本站社区发帖提问参与讨论，获取更多帮助，或者扫码二维码加入 Web 技术交流群。

发布评论

需要登录才能够评论，你可以免费注册一个本站的账号。

幽蝶幻影 2024-11-22 04:41:22

我又环顾四周，找到了我自己问题的答案。有一个名为 KNIME 的免费应用程序，使用起来相当简单，并且可以生成 PMML 输出。事实证明alternateTargetCategory仅用于二元分类。对于 Iris 数据集，SupportVectorMachine 的输出如下：

<SupportVectorMachine targetCategory="1">
  <SupportVectors numberOfAttributes="4" numberOfSupportVectors="3">
    <SupportVector vectorId="1_1_23"/>
    <SupportVector vectorId="1_1_41"/>
    <SupportVector vectorId="2_2_98"/>
  </SupportVectors>
  <Coefficients numberOfCoefficients="3" absoluteValue="-1.2257883098134195">
    <Coefficient value="0.0082595394670607"/>
    <Coefficient value="5.981904829451028E-4"/>
    <Coefficient value="0.008857729950005803"/>
  </Coefficients>
</SupportVectorMachine>
<SupportVectorMachine targetCategory="2">
  <SupportVectors numberOfAttributes="4" numberOfSupportVectors="16">
  ... etc.

I looked around some more and found the answer to my own question. There's a free application called KNIME that is fairly straight forward to use and generates PMML output. It turns out that the alternateTargetCategory is only used for binary classification. For the Iris data set, the output for the SupportVectorMachine is the following:

<SupportVectorMachine targetCategory="1">
  <SupportVectors numberOfAttributes="4" numberOfSupportVectors="3">
    <SupportVector vectorId="1_1_23"/>
    <SupportVector vectorId="1_1_41"/>
    <SupportVector vectorId="2_2_98"/>
  </SupportVectors>
  <Coefficients numberOfCoefficients="3" absoluteValue="-1.2257883098134195">
    <Coefficient value="0.0082595394670607"/>
    <Coefficient value="5.981904829451028E-4"/>
    <Coefficient value="0.008857729950005803"/>
  </Coefficients>
</SupportVectorMachine>
<SupportVectorMachine targetCategory="2">
  <SupportVectors numberOfAttributes="4" numberOfSupportVectors="16">
  ... etc.

回复收藏 0 原文

~没有更多了~