Узлы KDE

Ядерная оценка плотности (KDE)© использует алгоритмы дерева шаров или дерева KDE для эффективных запросов, а также проводит вас от неконтролируемого обучения к инженерному проектированию и моделированию данных. Подходы на основе соседей, такие как KDE - это некоторые наиболее популярные и полезные методы оценки плотности. KDE может выполняться в любом количестве измерений, хотя на практике большое количество измерений может привести к снижению производительности. Узел Моделирование KDE и Имитация KDE в SPSS Modeler проявляют базовые функции и обычно используемые параметры библиотеки KDE. Узлы реализованы на языке Python. ¹

Чтобы использовать узел KDE, надо задать вышестоящий узел Тип. Узел KDE будет читать входные значения из узла Тип (или вкладке Типы вышестоящего исходного узла).

Узел Моделирование KDE доступен на вкладке Моделирование SPSS Modeler и на вкладке Python. Узел моделирования KDE генерирует слепок модели, а значения оценки слепка - это значения ядерной плотности из входных данных.

Узел Имитация KDE доступен на вкладке Выходные данные и на вкладке Python. Узел Имитация KDE генерирует исходный узел генерирования KDE, который может создать несколько записей с тем же распределением, что и во входных данных. Узел генерирования KDE включает в себя вкладку Параметры, где вы можете указать, сколько записей создает этот узел (по умолчанию 1) и сгенерировать случайное начальное значение.

Дополнительные сведения об KDE, включая примеры, смотрите в документации по KDE, доступной по адресу http://scikit-learn.org/stable/modules/density.html#kernel-density-estimation. ¹