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get_sample_class_svmT_get_sample_class_svmGetSampleClassSvmget_sample_class_svmGetSampleClassSvmGetSampleClassSvm (Operator)

Name

get_sample_class_svmT_get_sample_class_svmGetSampleClassSvmget_sample_class_svmGetSampleClassSvmGetSampleClassSvm — Auslesen eines Trainingsmusters aus den Trainingsdaten einer Support-Vektor-Maschine.

Signatur

get_sample_class_svm( : : SVMHandle, IndexSample : Features, Target)

Herror T_get_sample_class_svm(const Htuple SVMHandle, const Htuple IndexSample, Htuple* Features, Htuple* Target)

Herror get_sample_class_svm(const HTuple& SVMHandle, const HTuple& IndexSample, HTuple* Features, HTuple* Target)

HTuple HClassSvm::GetSampleClassSvm(const HTuple& IndexSample, HTuple* Target) const

void GetSampleClassSvm(const HTuple& SVMHandle, const HTuple& IndexSample, HTuple* Features, HTuple* Target)

HTuple HClassSvm::GetSampleClassSvm(Hlong IndexSample, Hlong* Target) const

void HOperatorSetX.GetSampleClassSvm(
[in] VARIANT SVMHandle, [in] VARIANT IndexSample, [out] VARIANT* Features, [out] VARIANT* Target)

VARIANT HClassSvmX.GetSampleClassSvm(
[in] Hlong IndexSample, [out] Hlong* Target)

static void HOperatorSet.GetSampleClassSvm(HTuple SVMHandle, HTuple indexSample, out HTuple features, out HTuple target)

HTuple HClassSvm.GetSampleClassSvm(int indexSample, out int target)

Beschreibung

get_sample_class_svmget_sample_class_svmGetSampleClassSvmget_sample_class_svmGetSampleClassSvmGetSampleClassSvm liest ein Trainingsmuster, das mit add_sample_class_svmadd_sample_class_svmAddSampleClassSvmadd_sample_class_svmAddSampleClassSvmAddSampleClassSvm oder read_samples_class_svmread_samples_class_svmReadSamplesClassSvmread_samples_class_svmReadSamplesClassSvmReadSamplesClassSvm hinzugefügt wurde, aus der Support-Vektor-Maschine (SVM) SVMHandleSVMHandleSVMHandleSVMHandleSVMHandleSVMHandle aus. Der Index des auszulesenden Musters wird mit IndexSampleIndexSampleIndexSampleIndexSampleIndexSampleindexSample festgelegt. Er wird ab 0 gezählt, d.h. IndexSampleIndexSampleIndexSampleIndexSampleIndexSampleindexSample muss zwischen 0 und IndexSamples - 1 liegen, wobei IndexSamples mit get_sample_num_class_svmget_sample_num_class_svmGetSampleNumClassSvmget_sample_num_class_svmGetSampleNumClassSvmGetSampleNumClassSvm bestimmt werden kann. Das Trainingsmuster wird in FeaturesFeaturesFeaturesFeaturesFeaturesfeatures und TargetTargetTargetTargetTargettarget zurückgegeben. Dabei ist FeaturesFeaturesFeaturesFeaturesFeaturesfeatures ein Merkmalsvektor der Länge NumFeatures (siehe create_class_svmcreate_class_svmCreateClassSvmcreate_class_svmCreateClassSvmCreateClassSvm) und TargetTargetTargetTargetTargettarget der Index der Klasse, welcher ein Wert zwischen 0 und NumClasses-1 ist (siehe add_sample_class_svmadd_sample_class_svmAddSampleClassSvmadd_sample_class_svmAddSampleClassSvmAddSampleClassSvm).

get_sample_class_svmget_sample_class_svmGetSampleClassSvmget_sample_class_svmGetSampleClassSvmGetSampleClassSvm kann z.B. dazu verwendet werden, die Trainingsdaten mit classify_class_svmclassify_class_svmClassifyClassSvmclassify_class_svmClassifyClassSvmClassifyClassSvm zu reklassifizieren, um festzustellen, welche der Trainingsmuster eventuell falsch klassifiziert werden.

Parallelisierung

Parameter

SVMHandleSVMHandleSVMHandleSVMHandleSVMHandleSVMHandle (input_control)  class_svm HClassSvm, HTupleHTupleHClassSvm, HTupleHClassSvmX, VARIANTHtuple (integer) (IntPtr) (Hlong) (Hlong) (Hlong) (Hlong)

Handle der SVM.

IndexSampleIndexSampleIndexSampleIndexSampleIndexSampleindexSample (input_control)  integer HTupleHTupleHTupleVARIANTHtuple (integer) (int / long) (Hlong) (Hlong) (Hlong) (Hlong)

Nummer des gespeicherten Trainingsmusters.

FeaturesFeaturesFeaturesFeaturesFeaturesfeatures (output_control)  real-array HTupleHTupleHTupleVARIANTHtuple (real) (double) (double) (double) (double) (double)

Merkmalsvektor des Trainingsmusters.

TargetTargetTargetTargetTargettarget (output_control)  integer HTupleHTupleHTupleVARIANTHtuple (integer) (int / long) (Hlong) (Hlong) (Hlong) (Hlong)

Zielvektor des Trainingsmusters.

Beispiel (HDevelop)

* Train an SVM
create_class_svm (NumFeatures, 'rbf', 0.01, 0.01, NumClasses,\
                  'one-versus-all', 'normalization', NumFeatures,\
                  SVMHandle)
read_samples_class_svm (SVMHandle, 'samples.mtf')
train_class_svm (SVMHandle, 0.001, 'default')
* Reclassify the training samples
get_sample_num_class_svm (SVMHandle, NumSamples)
for I := 0 to NumSamples-1 by 1
    get_sample_class_svm (SVMHandle, I, Data, Target)
    classify_class_svm (SVMHandle, Data, 1, Class)
    if (Class != Target)
        * Sample has been classified incorrectly
    endif
endfor
clear_class_svm (SVMHandle)

Ergebnis

Sind die Parameterwerte korrekt, dann liefert get_sample_class_svmget_sample_class_svmGetSampleClassSvmget_sample_class_svmGetSampleClassSvmGetSampleClassSvm den Wert 2 (H_MSG_TRUE). Gegebenenfalls wird eine Fehlerbehandlung durchgeführt.

Vorgänger

add_sample_class_svmadd_sample_class_svmAddSampleClassSvmadd_sample_class_svmAddSampleClassSvmAddSampleClassSvm, read_samples_class_svmread_samples_class_svmReadSamplesClassSvmread_samples_class_svmReadSamplesClassSvmReadSamplesClassSvm, get_sample_num_class_svmget_sample_num_class_svmGetSampleNumClassSvmget_sample_num_class_svmGetSampleNumClassSvmGetSampleNumClassSvm, get_support_vector_class_svmget_support_vector_class_svmGetSupportVectorClassSvmget_support_vector_class_svmGetSupportVectorClassSvmGetSupportVectorClassSvm

Nachfolger

classify_class_svmclassify_class_svmClassifyClassSvmclassify_class_svmClassifyClassSvmClassifyClassSvm

Siehe auch

create_class_svmcreate_class_svmCreateClassSvmcreate_class_svmCreateClassSvmCreateClassSvm

Modul

Foundation


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