トレーニングサンプルの数を設定する

デフォルトではすべての測定点がトレーニングサンプルとして使用されます。トレーニングサンプルの数を少なくすることにより、品質評価で使用されるテストデータを確保したり、測定点の数が非常に多い場合にモデルトレーニングの所要時間を短縮したりすることができます。

以下のように操作します。

  1. ISPビューで Data > Set Number Training Samples を選択します。

    "Training Samples" ウィンドウが開きます。トレーニングサンプルの現在数が表示されます。

  2. 以下のいずれかを行います。

    • 入力フィールドにサンプル数を入力します。

      ここでは整数値[2 .. <n_measuringPoints>]を入力します。モデルトレーニングを成功させるには当然、十分な数の測定ポイントを残しておくことが必要です。

    • すべての測定点をトレーニングサンプルとして使用するには、Select All をクリックします。

  3. トレーニングサンプル用サブセットを抽出するためのメソッドを選択します。

    メソッド：Random Selection、開くFarthest First

    Farthest First メソッドでは、測定ポイントの空間充填的サブセットが抽出されます。抽出するポイントは以下のアルゴリズムで選択されます。

    • 1番目のポイントをランダムに選択します。

    • 1番目のポイントから最も離れたポイントを2番目のポイントとして選択します。

    • 1番目と2番目のポイントから最も離れたポイントを3番目のポイントとして選択します。

    • 1番目、2番目、3番目のポイントから最も離れたポイントを4番目のポイントとして選択します。

    • ...（指定数のトレーニングサンプルが選択されるまで上記の処理を繰り返します）

  4. OK をクリックします。

    "Training Samples" ウィンドウが閉じます。ISPビューの開く右下の隅に表示される測定ポイントの数が更新されます。

参照

ASCMO-STATICメインウィンドウ