🤖 AIによる機械翻訳（非公式） — これは OpenCV 4.13.0 公式リファレンス（英語）を AI (Claude) で自動翻訳したものです。訳に誤りを含む場合があります。正確な情報は 公式英語版（原文） を参照してください。
Package org.opencv.ml

クラス StatModel

    • コンストラクタの詳細

      • StatModel

        protected StatModel​(long addr)

    • メソッドの詳細

      • __fromPtr__

        public static StatModel __fromPtr__​(long addr)

      • getVarCount

        public int getVarCount()
        Returns the number of variables in training samples
        戻り値:
        自動生成

      • empty

        public boolean empty()
        Description copied from class: Algorithm
        Returns true if the Algorithm is empty (e.g. in the very beginning or after unsuccessful read
        オーバーライド:
        クラス Algorithm 内の empty
        戻り値:
        自動生成

      • isTrained

        public boolean isTrained()
        Returns true if the model is trained
        戻り値:
        自動生成

      • isClassifier

        public boolean isClassifier()
        Returns true if the model is classifier
        戻り値:
        自動生成

      • train

        public boolean train​(TrainData trainData,
                     int flags)
        Trains the statistical model
        引数:
        trainData - TrainData::loadFromCSV でファイルから読み込むか、TrainData::create で作成できる訓練データ。
        flags - モデルに依存する省略可能なフラグ。一部のモデルは、完全に上書きするのではなく、新しい訓練サンプルで更新できる(NormalBayesClassifier や ANN_MLP など)。
        戻り値:
        自動生成

      • train

        public boolean train​(TrainData trainData)
        Trains the statistical model
        引数:
        trainData - TrainData::loadFromCSV でファイルから読み込むか、TrainData::create で作成できる訓練データ。完全に上書きするのではなく、新しい訓練サンプル(NormalBayesClassifier や ANN_MLP など)。
        戻り値:
        自動生成

      • train

        public boolean train​(Mat samples,
                     int layout,
                     Mat responses)
        Trains the statistical model
        引数:
        samples - 訓練サンプル
        layout - ml::SampleTypes を参照。
        responses - 訓練サンプルに対応する応答のベクトル。
        戻り値:
        自動生成

      • calcError

        public float calcError​(TrainData data,
                       boolean test,
                       Mat resp)
        Computes error on the training or test dataset
        引数:
        data - 訓練データ
        test - true の場合、誤差はデータのテストサブセットに対して計算され、そうでない場合は訓練サブセットに対して計算される。すでに訓練済みの分類器を評価するために完全に異なるデータセットを読み込んだ場合は、おそらく TrainData::setTrainTestSplitRatio でテストサブセットをまったく設定せずに test=false を指定し、新しいセット全体に対して誤差を計算したいと考えるだろう。そう、これは少し紛らわしい。
        resp - 省略可能な出力レスポンス。このメソッドは誤差の計算に StatModel::predict を使用する。回帰モデルでは誤差は RMS として計算され、分類器では誤分類されたサンプルの割合(0%-100%)として計算される。
        戻り値:
        自動生成

      • predict

        public float predict​(Mat samples,
                     Mat results,
                     int flags)
        Predicts response(s) for the provided sample(s)
        引数:
        samples - 入力サンプル。浮動小数点型の行列。
        results - 省略可能な結果の出力行列。
        flags - モデルに依存する省略可能なフラグ。cv::ml::StatModel::Flags を参照。
        戻り値:
        自動生成

      • predict

        public float predict​(Mat samples,
                     Mat results)
        Predicts response(s) for the provided sample(s)
        引数:
        samples - 入力サンプル。浮動小数点型の行列。
        results - 省略可能な結果の出力行列。
        戻り値:
        自動生成

      • predict

        public float predict​(Mat samples)
        Predicts response(s) for the provided sample(s)
        引数:
        samples - 入力サンプル。浮動小数点型の行列。
        戻り値:
        自動生成