cv::ml::NormalBayesClassifier クラス

正規分布データのためのベイズ分類器。 続き...

#include <opencv2/ml.hpp>

Collaboration diagram for cv::ml::NormalBayesClassifier:

公開メンバ関数
virtual float	predictProb (InputArray inputs, OutputArray outputs, OutputArray outputProbs, int flags=0) const =0
	サンプルに対する応答を予測する。
Public Member Functions inherited from cv::ml::StatModel
virtual float	calcError (const Ptr< TrainData > &data, bool test, OutputArray resp) const
	学習用またはテスト用データセットに対する誤差を計算する。
virtual bool	empty () const CV_OVERRIDE
	Algorithm が空の場合（たとえば開始直後や読み込みに失敗した後）に true を返す。
virtual int	getVarCount () const =0
	学習サンプル内の変数の数を返す。
virtual bool	isClassifier () const =0
	モデルが分類器であれば true を返す。
virtual bool	isTrained () const =0
	モデルが学習済みであれば true を返す。
virtual float	predict (InputArray samples, OutputArray results=noArray(), int flags=0) const =0
	指定されたサンプルに対するレスポンスを予測する。
virtual bool	train (const Ptr< TrainData > &trainData, int flags=0)
	統計モデルを学習する。
virtual bool	train (InputArray samples, int layout, InputArray responses)
	統計モデルを学習する。
Public Member Functions inherited from cv::Algorithm
	Algorithm ()
virtual	~Algorithm ()
virtual void	clear ()
	アルゴリズムの状態をクリアする。
virtual String	getDefaultName () const
virtual void	read (const FileNode &fn)
	ファイルストレージからアルゴリズムの引数を読み込む。
virtual void	save (const String &filename) const
void	write (const Ptr< FileStorage > &fs, const String &name=String()) const
virtual void	write (FileStorage &fs) const
	アルゴリズムの引数をファイルストレージに保存する。
void	write (FileStorage &fs, const String &name) const

静的公開メンバ関数
static Ptr< NormalBayesClassifier >	create ()
static Ptr< NormalBayesClassifier >	load (const String &filepath, const String &nodeName=String())
	ファイルからシリアライズされた NormalBayesClassifier を読み込んで生成する。
Static Public Member Functions inherited from cv::ml::StatModel
template<typename _Tp >
static Ptr< _Tp >	train (const Ptr< TrainData > &data, int flags=0)
	デフォルト引数でモデルを生成して学習する。
Static Public Member Functions inherited from cv::Algorithm
template<typename _Tp >
static Ptr< _Tp >	load (const String &filename, const String &objname=String())
	ファイルからアルゴリズムを読み込む。
template<typename _Tp >
static Ptr< _Tp >	loadFromString (const String &strModel, const String &objname=String())
	文字列からアルゴリズムを読み込む。
template<typename _Tp >
static Ptr< _Tp >	read (const FileNode &fn)
	ファイルノードからアルゴリズムを読み込む。

Additional Inherited Members
Public Types inherited from cv::ml::StatModel
enum	Flags {   UPDATE_MODEL = 1 ,   RAW_OUTPUT =1 ,   COMPRESSED_INPUT =2 ,   PREPROCESSED_INPUT =4 }
Protected Member Functions inherited from cv::Algorithm
void	writeFormat (FileStorage &fs) const

詳細説明

正規分布データのためのベイズ分類器。

参照

Normal Bayes Classifier

メンバ関数詳解

create()

static Ptr< NormalBayesClassifier > cv::ml::NormalBayesClassifier::create ( )

static

Python:
	cv.ml.NormalBayesClassifier.create(		) ->	retval
	cv.ml.NormalBayesClassifier_create(		) ->	retval

空のモデルを生成する。生成後にモデルを学習させるには StatModel::train を使用する。

load()

static Ptr< NormalBayesClassifier > cv::ml::NormalBayesClassifier::load ( const String & filepath, const String & nodeName = String() )

static

Python:
	cv.ml.NormalBayesClassifier.load(	filepath[, nodeName]	) ->	retval
	cv.ml.NormalBayesClassifier_load(	filepath[, nodeName]	) ->	retval

ファイルからシリアライズされた NormalBayesClassifier を読み込んで生成する。

NormalBayesClassifier をシリアライズしてディスクに保存するには NormalBayesClassifier::save を使用する。このファイルへのパスを指定してこの関数を呼び出すことで、このファイルから NormalBayesClassifier を再び読み込む。必要に応じて、分類器を含むファイル内のノードを指定する

引数

filepath	シリアライズされた NormalBayesClassifier へのパス
nodeName	分類器を含むノードの名前

predictProb()

virtual float cv::ml::NormalBayesClassifier::predictProb ( InputArray inputs, OutputArray outputs, OutputArray outputProbs, int flags = 0 ) const

pure virtual

Python:
	cv.ml.NormalBayesClassifier.predictProb(	inputs[, outputs[, outputProbs[, flags]]]	) ->	retval, outputs, outputProbs

サンプルに対する応答を予測する。

このメソッドは入力ベクトルに対して最も確からしいクラスを推定する。入力ベクトル（1つ以上）は行列 inputs の行として格納される。複数の入力ベクトルがある場合、出力ベクトル outputs が1つ存在する必要がある。単一の入力ベクトルに対する予測クラスはメソッドの戻り値として返される。ベクトル outputProbs には、result の各要素に対応する出力確率が格納される。

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このクラス詳解は次のファイルから抽出されました:

• opencv2/ml.hpp