Support Vector regression
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IIl modulo effettua la classificazione di immagini o vettori usando l'algoritmo di supervisionato non-parametrico Support Vector Regression (SVR). L'algoritmo SVM si basa sul principio che lo spazio delle variabili di partenza può essere trasformato in uno spazio a più alta dimensionalità in cui la stima lineare è possibile. La trasformazione è effettuata utilizzando una funzione kernel.
Gli input allo stimatore sono un file vettoriale contente una colonna con l'indicazione del target da stimare in formato numerico, e (opzionale) l'indicazione delle variabili (attributi del vettore) da usare nella stima. L'utente potrà anche inserire un vettoriale da usare nella fase di validazione o di mappatura di un'area più ampia (es. vettoriale di una griglia). Se si inserisce un vettoriale di validazione le metriche calcolate saranno: R2, RMSE e MAE.

.. only:: latex

  .. image:: ../_static/tool_images/support_vector_regression.png


Input
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**Dati di input vettoriale di training**: file vettoriale contente le aree di training e l'indicazione del parametro da stimare.

**Seleziona la colonna con indicazione del parametro da stimare**: selezionare tra le colonne del file vettoriale quella che indica il target da stimare.

**File di selezione** (opzionale): inserire il file ottenuto in output dal modulo "Selezione variabili per la stima". Attivato solo se l'opzione "file" viene scelta nel menu "selezione variabili".

**Vettoriale di validazione** (opzionale): file vettoriale contenente le aree di validazione o di mappatura. I nomi delle colonne del vettoriale devono essere le stesse delle varaibili utilizzate nella creazione del modello.

**Seleziona la colonna per la validazione** (opzionale): selezionare tra le colonne del file vettoriale quella che indica il target. Se si effettua la mappatura non ve scelto nulla.

Parametri
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**Inserire il numero di fold della cross-validation** (opzionale): inserire il numero di fold della cross-validation.

**Selezionare il kernel da utilizzare**:

	* *radiale*: kernel di tipo gaussiano Radial Basis Function (scelta consigliata).
	* *lineare*: kernel di tipo lineare.
	* *polinomiale*: kernel polinomiale.

.. warning::

  Si suggerisce di evitare il kernel lineare poichè fa aumentare a dismisura i tempi di elaborazione.

**Inserire il parametro C** (opzionale): parametro di regolarizzazione. Valori suggeriti: numero intero tra 1 e 100.

**Inserire il valore di gamma** (opzionale): parametro del kernel radiale.

**Inserire il valore del grado del polinomio** (opzionale): parametro del kernel polinomiale.

**Inserire il valore di epsilon**: parametro dello stimatore SVR.

**Seleziona la trasformazione**: tipologia di trasformazione dei dati. Può essere nessuna, radice quadra e logaritmica.

**Selezione variabili**:

	* *no*: nessuna selezione delle variabili. Tutte le variabili verranno utilizzate.
	* *manuale*: le variabili vengono selezionate manualmente.
	* *file*: le variabili sono scelte in base al file di output del modulo "Selezione variabili per la stima".

**Colonne delle features da utilizzare** (opzionale): selezionare le varaibili da utilizzare separate da uno spazio. Attivo solo se la selezione varaibili *manuale* è selezionata.

**Nome colonna per i valori della stima**: inserire il nome della colonna del risultato ottenuto con stimatore lineare.

Output
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**Risultato**: inserire il percorso e il nome del file di output.

**Accuratezza**: inserire il percorso e il nome del file di output .txt, contenente le metriche di accuratezza nel caso si sia inserito il vettoriale di validazione.

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