インテル® DAAL 2018 デベロッパー・ガイド

バッチ処理

バッチ処理モードの線形回帰とリッジ回帰は、「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。

次の表は、訓練段階での線形回帰とリッジ回帰のパラメーターの一覧です。パラメーターまたは値の一部は、線形/リッジ回帰アルゴリズム固有です。

パラメーター

アルゴリズム

デフォルト値

説明

algorithmFPType

任意

float

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

線形回帰

defaultDense

線形回帰訓練に利用可能なメソッド。

  • defaultDense - 正規方程式メソッド
  • qrDense - QR 分解に基づくメソッド

リッジ回帰

リッジ回帰により使用されるデフォルトの計算メソッド。訓練段階でサポートしている唯一のメソッドは、正規方程式メソッドです。

ridgeParameters

リッジ回帰

1 に等しいデフォルトのリッジ・パラメーターを含むサイズ 1 x 1 の数値テーブル。

サイズ 1 x k (k は従属変数の数) または 1 x 1 の数値テーブル。サイズに依存するテーブルのコンテンツ。

  • サイズ = 1 x k: リッジ・パラメーター λj (j = 1, …, k) の値。
  • サイズ = 1 x 1: 各従属変数のリッジ・パラメーター λ1 = ... = λk の値。

このパラメーターは、(CSRNumericTablePackedSymmetricMatrix、および PackedTriangularMatrix を除く) NumericTable の派生クラスのオブジェクトです。

非推奨:interceptFlag

任意

true

これは古いパラメーター (非推奨) で、将来のリリースで削除される予定です。
β0j を計算する必要があることを示すフラグ。

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。

予測段階での線形回帰とリッジ回帰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

float

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

デフォルトのパフォーマンス指向の計算メソッド。回帰ベースの予測によりサポートされている唯一のメソッドです。

interceptFlag

true

β0j を計算する必要があることを示すフラグ。

サンプル

C++:

Java*:

Python*:

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