オブジェクトの分類に Accord.NET ライブラリを使用しようとしていますが、適切な例が見つからず、プロセスを理解するにはドキュメントが不十分です。私の現在のコードは
Predictor = new Boost<DecisionStump>();
AdaBoost<DecisionStump> Algo = new AdaBoost<DecisionStump>(Predictor, new ModelConstructor<DecisionStump>((double[] weights) => new DecisionStump(10)));
Algo.Run(set.X, set.Y);
「コンパイル可能」になるように書かれていますが、 DecisionStumpの入力パラメーターと2 番目のAdaBoostパラメーター全体の本質が何であるかはわかりません。Boost分類子を適切に作成してトレーニングする方法を誰かが説明できますか?