Name
evaluate_class_svmT_evaluate_class_svmEvaluateClassSvmevaluate_class_svmEvaluateClassSvmEvaluateClassSvm — Berechnen der Konfidenz eines Merkmalsvektors durch eine
Support-Vektor-Maschine.
evaluate_class_svmevaluate_class_svmEvaluateClassSvmevaluate_class_svmEvaluateClassSvmEvaluateClassSvm berechnet für einen Merkmalsvektor, dass in
FeaturesFeaturesFeaturesFeaturesFeaturesfeatures übergeben wird, das Ergebnis ResultResultResultResultResultresult für
eine SVM SVMHandleSVMHandleSVMHandleSVMHandleSVMHandleSVMHandle. Der Operator evaluate_class_svmevaluate_class_svmEvaluateClassSvmevaluate_class_svmEvaluateClassSvmEvaluateClassSvm
kann nur benutzt werden, wenn es im Modus Mode =
'novelty-detection'"novelty-detection""novelty-detection""novelty-detection""novelty-detection""novelty-detection" erzeugt wurde. Wenn der Merkmalsvektor
innerhalb der Klasse liegt, liefert ResultResultResultResultResultresult einen Wert
größer 1.0. Wenn der Merkmalsvektor ausserhalb der Klassengrenze liegt,
z.B. weil es ein Ausreißer ist, wird ein Wert kleiner 1.0 zurückgegeben.
- Multithreading-Typ: reentrant (läuft parallel zu nicht-exklusiven Operatoren).
- Multithreading-Bereich: global (kann von jedem Thread aufgerufen werden).
- Wird ohne Parallelisierung verarbeitet.
Ergebnis der Evaluation des Merkmalsvektors durch die SVM.
Sind die Parameterwerte korrekt, dann liefert
evaluate_class_svmevaluate_class_svmEvaluateClassSvmevaluate_class_svmEvaluateClassSvmEvaluateClassSvm den Wert 2 (H_MSG_TRUE). Gegebenenfalls wird eine
Fehlerbehandlung durchgeführt.
train_class_svmtrain_class_svmTrainClassSvmtrain_class_svmTrainClassSvmTrainClassSvm,
read_class_svmread_class_svmReadClassSvmread_class_svmReadClassSvmReadClassSvm
create_class_svmcreate_class_svmCreateClassSvmcreate_class_svmCreateClassSvmCreateClassSvm
Foundation