インテル® DAAL 2018 デベロッパー・ガイド
ランダムフォレスト回帰は、「訓練と予測」 > 「回帰」 > 「使用モデル」および「訓練と予測」 > 「分類と回帰」 > 「ランダムフォレスト」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、「訓練と予測」 > 「回帰」 > 「使用モデル」を参照してください。「分類と回帰」 > 「ランダムフォレスト」 > 「バッチ処理」で説明されているランダムフォレストのパラメーターに加えて、ランダムフォレスト回帰訓練アルゴリズムには次のパラメーターがあります。
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 |
ランダムフォレスト回帰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、defaultDense メソッドです。 |
「訓練と予測」 > 「回帰」 > 「使用モデル」で説明されている回帰の出力に加えて、ランダムフォレスト回帰はランダムフォレストの結果を計算します。詳細は、「分類と回帰」 > 「ランダムフォレスト」 > 「バッチ処理」を参照してください。
入力と出力の説明は、「訓練と予測」 > 「回帰」 > 「使用モデル」を参照してください。
回帰のパラメーターに加えて、予測段階でのランダムフォレスト回帰には次のパラメーターがあります。
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 |
ランダムフォレスト回帰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、defaultDense メソッドです。 |
C++: df_reg_dense_batch.cpp
Java*: DfRegDenseBatch.java
Python*: df_reg_dense_batch.py