The documentation of “machine_learning/evaluate.h”

machine_learning/evaluate.h マニュアル

(The documentation of machine_learning/evaluate.h)

Last Update: 2021/12/20

machine_learning/evaluate.hでは訓練データ・検証データを用いてモデルの評価を行う関数が定義されている。このヘッダファイル内で定義されている関数を以下に示す。各関数の詳細は関数名をクリックしてリンク先を参照のこと。
Functions to evaluate models using training and test data are defined in machine_learning/evaluate.h. Functions defined in this header file are listed below. For details of individual functions, click the links.

関数名 Function name	機能・用途 Purpose
ML_divide_training_test 【マニュアル改訂中につき非公開】 [Documentation is not open as it is under revision]	教師データを訓練データと検証データに分割する。 Divide teaching data into training and test data.
ML_divide_training_test_makelog 【マニュアル改訂中につき非公開】 [Documentation is not open as it is under revision]	教師データを訓練データと検証データに分割する。分割ログを記録するバージョン。 Divide teaching data into training and test data and record the log of the division.
ML_count_model_match 【マニュアル改訂中につき非公開】 [Documentation is not open as it is under revision]	教師データにおける分類の正解と推定結果とを比較し、合っている個数・間違っている個数を算出する。 Count the numbers of correct and incorrect estimations from a comparison of correct and estimated classifications of teaching data.
ML_count_model_match_use_weight 【マニュアル改訂中につき非公開】 [Documentation is not open as it is under revision]	教師データにおける分類の正解と推定結果とを比較し、合っている個数・間違っている個数を算出する。分類クラス毎に重みを付けるバージョン。 Count the numbers of correct and incorrect estimations from a comparison of correct and estimated classifications of the teaching data; weighting coefficients are used for individual grouping classes.