fisher_lda_score — SEGMENTATION classify op

• 資料種類:table × matrix → table

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.fisher_lda_score(model, X) -> 'Dict[str, object]'(要直接呼叫實作,import cropweed; cropweed.fisher_lda_score(model, X) -> 'Dict[str, object]';從台帳取用則 opssegmentation.get("fisher_lda_score"))

用法

以 fisher_lda_fit 學到的判別對特徵打分（score > 0 為類 1）。

model 為 fisher_lda_fit 的回傳值,X 為 (N, D) 的特徵(dict 中的 X 也可)。標準化使用訓練時的

平均與尺度。回傳: score(N)、label(0/1。score 恰為 0 時為類 0,這是宣告的規則)、margin(|score| / ‖w‖ = 標準化空間中到邊界的距離)、n1(判為類 1 的個數)。空輸入、欄數不符、非有限值、不是已學習判別的 model 時以 ValueError 拒絕。

詳細使用指南

• halcon_segmentation 族使用指南

參考(範例資料、文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• poc_weed_rice_ratio — py -3.11 examples/poc_weed_rice_ratio.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 table 作為輸入)

class_ndim_norm

同類別(classify)

class_2dim_sup · class_2dim_unsup · learn_ndim_norm · class_ndim_norm · classify_image_class_lut · fisher_lda_fit

*Provenance: cropweed.py — SEGMENTATION 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

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