fisher_lda_score — SEGMENTATION classify op

• 数据种类:table × matrix → table

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.fisher_lda_score(model, X) -> 'Dict[str, object]'(要直接调用实现,import cropweed; cropweed.fisher_lda_score(model, X) -> 'Dict[str, object]';从台账取用则 opssegmentation.get("fisher_lda_score"))

用法

用 fisher_lda_fit 学到的判别对特征打分（score > 0 为类 1）。

model 为 fisher_lda_fit 的返回值,X 为 (N, D) 的特征(dict 中的 X 也可)。标准化使用训练时的

平均与尺度。返回: score(N)、label(0/1。score 恰为 0 时为类 0,这是声明的规则)、margin(|score| / ‖w‖ = 标准化空间中到边界的距离)、n1(判为类 1 的个数)。空输入、列数不符、非有限值、不是已学习判别的 model 时以 ValueError 拒绝。

详细使用指南

• halcon_segmentation 族使用指南

参考(示例数据、文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• poc_weed_rice_ratio — py -3.11 examples/poc_weed_rice_ratio.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 table 作为输入)

class_ndim_norm

同类别(classify)

class_2dim_sup · class_2dim_unsup · learn_ndim_norm · class_ndim_norm · classify_image_class_lut · fisher_lda_fit

*Provenance: cropweed.py — SEGMENTATION 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

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