インテル® DAAL 2018 デベロッパー・ガイド
ランダムフォレスト分類は、「訓練と予測」 > 「分類」 > 「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。
「訓練と予測」 > 「分類」 > 「使用モデル」および「分類と回帰」 > 「ランダムフォレスト」 > 「バッチ処理」で説明されている分類器および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分類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 |
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---|---|---|---|
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分類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予測メソッドは、defaultDense メソッドです。 |
ランダムフォレスト分類は回帰およびランダムフォレストの結果を計算します。詳細は、「訓練と予測」 > 「分類」 > 「使用モデル」および「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」 > 「分類」 > 「使用モデル」を参照してください。
分類器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分類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分類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予測メソッドは、defaultDense メソッドです。 |
C++: df_cls_dense_batch.cpp
Java*: DfClsDenseBatch.java
Python*: df_cls_dense_batch.py