インテル® DAAL プログラミング・ガイド
LogitBoost 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。
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 LogitBoost 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 |
LogitBoost 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、Friedman メソッドです。 |
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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。 |
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accuracyThreshold |
0.01 |
LogitBoost の訓練の正解率。 |
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maxIterations |
100 |
LogitBoost アルゴリズムの最大反復回数。 |
|
nClasses |
適用不可 |
クラスの数、必須パラメーター。 |
|
weightsDegenerateCasesThreshold |
1e-10 |
重み wij を計算するときに変換を中止するしきい値。 |
|
responsesDegenerateCasesThreshold |
1e-10 |
応答 zij を計算するときに変換を中止するしきい値。 |
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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 LogitBoost 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 LogitBoost 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。 |
|
nClasses |
適用不可 |
クラスの数、必須パラメーター。 |
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指定された正解率に達するか、指定された最大反復回数に達すると、アルゴリズムは終了します。実行された実際の反復回数を判断するには、LogitBoostModel クラスの getNumberOfWeakLearners() メソッドを呼び出して nClasses で割ります。
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/logitboost_batch.cpp
Java*: ./examples/java/source/com/intel/daal/examples/boosting/LogitBoostBatch.java