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evaluate_class_svmT_evaluate_class_svmEvaluateClassSvmEvaluateClassSvmevaluate_class_svm (Operator)

Name

evaluate_class_svmT_evaluate_class_svmEvaluateClassSvmEvaluateClassSvmevaluate_class_svm — Berechnen der Konfidenz eines Merkmalsvektors durch eine Support-Vektor-Maschine.

Signatur

evaluate_class_svm( : : SVMHandle, Features : Result)

Herror T_evaluate_class_svm(const Htuple SVMHandle, const Htuple Features, Htuple* Result)

void EvaluateClassSvm(const HTuple& SVMHandle, const HTuple& Features, HTuple* Result)

HTuple HClassSvm::EvaluateClassSvm(const HTuple& Features) const

static void HOperatorSet.EvaluateClassSvm(HTuple SVMHandle, HTuple features, out HTuple result)

HTuple HClassSvm.EvaluateClassSvm(HTuple features)

def evaluate_class_svm(svmhandle: HHandle, features: Sequence[float]) -> Sequence[float]

def evaluate_class_svm_s(svmhandle: HHandle, features: Sequence[float]) -> float

Beschreibung

evaluate_class_svmevaluate_class_svmEvaluateClassSvmEvaluateClassSvmEvaluateClassSvmevaluate_class_svm berechnet für einen Merkmalsvektor, dass in FeaturesFeaturesFeaturesFeaturesfeaturesfeatures übergeben wird, das Ergebnis ResultResultResultResultresultresult für eine SVM SVMHandleSVMHandleSVMHandleSVMHandleSVMHandlesvmhandle. Der Operator evaluate_class_svmevaluate_class_svmEvaluateClassSvmEvaluateClassSvmEvaluateClassSvmevaluate_class_svm 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.

Ausführungsinformationen

Parameter

SVMHandleSVMHandleSVMHandleSVMHandleSVMHandlesvmhandle (input_control)  class_svm → HClassSvm, HTupleHHandleHTupleHtuple (handle) (IntPtr) (HHandle) (handle)

Handle der SVM.

FeaturesFeaturesFeaturesFeaturesfeaturesfeatures (input_control)  real-array → HTupleSequence[float]HTupleHtuple (real) (double) (double) (double)

Merkmalsvektor.

ResultResultResultResultresultresult (output_control)  real(-array) → HTupleSequence[float]HTupleHtuple (real) (double) (double) (double)

Ergebnis der Evaluation des Merkmalsvektors durch die SVM.

Ergebnis

Sind die Parameterwerte korrekt, dann liefert evaluate_class_svmevaluate_class_svmEvaluateClassSvmEvaluateClassSvmEvaluateClassSvmevaluate_class_svm den Wert TRUE. Gegebenenfalls wird eine Fehlerbehandlung durchgeführt.

Vorgänger

train_class_svmtrain_class_svmTrainClassSvmTrainClassSvmTrainClassSvmtrain_class_svm, read_class_svmread_class_svmReadClassSvmReadClassSvmReadClassSvmread_class_svm

Siehe auch

create_class_svmcreate_class_svmCreateClassSvmCreateClassSvmCreateClassSvmcreate_class_svm

Modul

Foundation

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