インテル® DAAL 2018 デベロッパー・ガイド

オンライン処理

オンライン処理モードの線形/リッジ回帰は、訓練段階でのみ使用できます。

この計算モードは、データがブロック i = 1, 2, 3, …, nblocks で到着すると仮定します。

訓練

オンライン処理モードの線形/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。

オンライン処理モードの線形/リッジ回帰訓練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

現在の i 番目のデータブロックを表す ni 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。

dependentVariables

現在の i 番目のデータブロックに関連付けられた応答を含む ni x k 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。

次の表は、オンライン処理モードの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。

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。

サンプル

C++:

Java*:

Python*:

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