インテル® DAAL 2018 デベロッパー・ガイド
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。
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 |
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。 |
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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。 |
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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。 |
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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。 |
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newtonRaphsonMaxIterations |
100 |
アルゴリズムの最大ニュートンラフソン反復回数。 |
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degenerateCasesThreshold |
1.0e-2 |
変換を中止するしきい値。 |
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 |
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 |
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。 |
C++: brownboost_dense_batch.cpp
Java*: BrownBoostDenseBatch.java
Python*: brownboost_dense_batch.py