インテル® DAAL 2018 デベロッパー・ガイド

使用モデル: 訓練と予測

分類メソッドの一般的なワークフローには訓練と予測が含まれます。

アルゴリズム固有のパラメーター

各段階で分類アルゴリズムにより使用されるパラメーターはアルゴリズムに依存します。パラメーターのリストは、各分類アルゴリズムの説明を参照してください。

訓練段階


分類アルゴリズムの訓練段階のワークフロー

訓練段階での分類アルゴリズムの入力は次のとおりです。入力 ID をパラメーターとして、アルゴリズムの入力を提供するメソッドに渡します。詳細は、「アルゴリズム」を参照してください。

入力 ID

入力

data

訓練データセットを含む n x p 数値テーブルのポインター。このテーブルは、NumericTable の派生クラスのオブジェクトです。

labels

クラスラベルを含む n x 1 数値テーブルのポインター。このテーブルは、(PackedSymmetricMatrix および PackedTriangularMatrix を除く) NumericTable の派生クラスのオブジェクトです。

訓練段階で、分類アルゴリズムは次の結果を計算します。結果 ID をパラメーターとして、アルゴリズムの結果にアクセスするメソッドに渡します。詳細は、「アルゴリズム」を参照してください。

結果 ID

結果

model

訓練されている分類モデルのポインター。結果は Model クラスのオブジェクトです。

予測段階


分類アルゴリズムの予測段階のワークフロー

予測段階での分類アルゴリズムの入力は次のとおりです。入力 ID をパラメーターとして、アルゴリズムの入力を提供するメソッドに渡します。詳細は、「アルゴリズム」を参照してください。

入力 ID

入力

data

作業データセットを含む n x p 数値テーブルのポインター。このテーブルは、NumericTable の派生クラスのオブジェクトです。

model

訓練された分類モデルのポインター。入力は Model クラスのオブジェクトです。

予測段階で、分類アルゴリズムは次の結果を計算します。結果 ID をパラメーターとして、アルゴリズムの結果にアクセスするメソッドに渡します。詳細は、「アルゴリズム」を参照してください。

結果 ID

結果

prediction

分類結果 (クラスラベルまたは信頼度レベル) を含む n x 1 数値テーブルのポインター。デフォルトでは、このテーブルは HomogenNumericTable クラスのオブジェクトですが、(PackedSymmetricMatrix および PackedTriangularMatrix を除く) NumericTable の派生クラスのオブジェクトとして定義できます。

API リファレンスのアクセス

インテル® DAAL アプリケーション・プログラミング・インターフェイス (API) リファレンスは、https://software.intel.com/en-us/daal-api-reference (英語) からダウンロードできます。