インテル® DAAL 2017 デベロッパー・ガイド

バッチ処理

BrownBoost 分類器は、「使用モデル: 訓練と予測」で説明されている一般的なワークフローに従います。

訓練

入力と出力の説明は、「使用モデル: 訓練と予測」を参照してください。

訓練段階での BrownBoost 分類器のパラメーターは次のとおりです。

パラメーター

デフォルト値

説明

algorithmFPType

double

アルゴリズムが中間計算に使用する浮動小数点の型。float または double を指定できます。

method

defaultDense

BrownBoost 分類器により使用される計算メソッド。現在サポートしている唯一の訓練メソッドは、Y. Freund のメソッドです。

weakLearnerTraining

弱学習器クラスのオブジェクトのポインター

弱学習器の訓練アルゴリズムのポインターです。デフォルトでは、stump 弱学習器が使用されます。

weakLearnerPrediction

弱学習器予測クラスのオブジェクトのポインター

弱学習器の予測アルゴリズムのポインターです。デフォルトでは、stump 弱学習器が使用されます。

accuracyThreshold

0.01

BrownBoost の訓練の正解率 ε

maxIterations

100

BrownBoost アルゴリズムの最大反復回数。

newtonRaphsonAccuracyThreshold

1.0e-3

BrownBoost アルゴリズムで使用されるニュートンラフソン法の正解率のしきい値。

newtonRaphsonMaxIterations

100

アルゴリズムの最大ニュートンラフソン反復回数。

degenerateCasesThreshold

1.0e-2

変換を中止するしきい値。

予測

入力と出力の説明は、「使用モデル: 訓練と予測」を参照してください。

予測段階での BrownBoost 分類器のパラメーターは次のとおりです。

パラメーター

デフォルト値

説明

algorithmFPType

double

アルゴリズムが中間計算に使用する浮動小数点の型。float または double を指定できます。

method

defaultDense

パフォーマンス指向の計算メソッド。BrownBoost 分類器によりサポートされている唯一のメソッドです。

weakLearnerPrediction

弱学習器予測クラスのオブジェクトのポインター

弱学習器の予測アルゴリズムのポインターです。デフォルトでは、stump 弱学習器が使用されます。

accuracyThreshold

0.01

BrownBoost の訓練の正解率 ε

サンプル

インテル® DAAL ディレクトリーの次のサンプルを参照してください。

C++: ./examples/cpp/source/boosting/brownboost_batch.cpp

Java*: ./examples/java/source/com/intel/daal/examples/boosting/BrownBoostBatch.java

Python*: ./examples/python/source/boosting/brownboost_batch.py

関連情報