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Questo oggetto consente di accedere ai parametri utilizzati durante la convalida di un modello di classificazione. Hai a disposizione due strategie:
  1. Utilizzare l’algoritmo di convalida fornito da ABBYY FineReader Engine. Usa la strategia di convalida incrociata k-fold:
    A ogni iterazione, i dati categorizzati forniti nell’oggetto TrainingData vengono suddivisi casualmente in FoldsCount parti uguali. Ciascuna parte, a turno, viene utilizzata per la convalida: un modello viene addestrato su tutte le parti tranne quella in esame e poi verificato sull’ultima parte.
    Il processo viene ripetuto RepeatCount volte. Tra i FoldsCount * RepeatCount modelli risultanti, quello con il punteggio F-measure migliore viene restituito dalla proprietà ITrainingResult::Model, mentre i relativi punteggi possono essere ottenuti tramite la proprietà ITrainingResult::ValidationResult.
    Il numero di oggetti nel set di addestramento a ogni fase di addestramento sarà pari a <numero totale di oggetti> * (FoldsCount - 1) / FoldsCount. Tieni presente che questo numero deve essere almeno 4 per il classificatore di testo e almeno 8 per il classificatore combinato. Assicurati che il campione di addestramento contenga un numero sufficiente di oggetti.
  2. Disattivare la convalida impostando ShouldPerformValidation su FALSE, addestrare il modello sull’intero set di dati di addestramento e quindi testarne le prestazioni autonomamente usando il metodo IModel::Classify su un altro campione di dati noto.

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Proprietà

NomeTipoDescrizione
AveragingMethodAveragingMethodEnumIl metodo per calcolare i punteggi medi di accuratezza, precisione, recall e F-measure per i classificatori con più di 2 categorie. Per impostazione predefinita, questa proprietà è AM_Macro.
FoldsCountintIl numero di fold utilizzati nell’algoritmo di convalida incrociata k-fold. Il valore predefinito di questa proprietà è 3.
RepeatCountintIl numero di iterazioni utilizzate nell’algoritmo. Il valore predefinito di questa proprietà è 1.
ShouldPerformValidationVARIANT_BOOLSpecifica se il modello addestrato deve essere convalidato. Per impostazione predefinita, questa proprietà è FALSE.
ValidationParams Diagramma degli oggetti

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Esempi

Questo oggetto viene utilizzato nello strumento demo Classification in Windows e nell’esempio di codice Classification in Linux e macOS.

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Vedi anche

Classificazione dei documenti