バッチ処理

AdaBoost 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。

訓練

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 AdaBoost 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	double	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	AdaBoost 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。
weakLearnerTraining	stump (最も単純な決定木) 訓練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	stump 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	AdaBoost の訓練の正解率。
maxIterations	100	アルゴリズムの最大反復回数。

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 AdaBoost 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	double	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。予測段階で AdaBoost 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	stump 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。

インテル® DAAL ディレクトリーの次のサンプルを参照してください。

C++: ./examples/cpp/source/boosting/adaboost_batch.cpp

Java*: ./examples/java/source/com/intel/daal/examples/boosting/AdaBoostBatch.java