F_VN_CreateRTreesModel

Create a random trees model of the specified type. The initial reference count is set to one if a new model is created and kept, otherwise. Models of this type neither support on-line training (sample by sample) nor retraining. Predictions can only be scalar.

Syntax

Definition:

FUNCTION F_VN_CreateRTreesModel : HRESULT
VAR_INPUT
    ipMlModel   : Reference To  ITcVnMlModel;
    eRTreesType : ETcVnRTrees;
    hrPrev      : HRESULT;
END_VAR

Inputs

Name	Type	Description
ipMlModel	Reference To ITcVnMlModel	Returns the created model (Non-zero interface pointers are reused.)
eRTreesType	ETcVnRTrees	Random trees model type
hrPrev	HRESULT	HRESULT indicating the result of previous operations (If SUCCEEDED(hrPrev) equals false, no operation is executed.)

Return value

HRESULT

Weiterführende Informationen

Die Funktion F_VN_CreateRTreesModel erstellt ein Random Forest (RTrees) Modell.

Random Forest-Modelle

Das Random Forest Modell nutzt Entscheidungsbäume, deren Verzweigungen durch einen Zufallsprozess festgelegt werden. Die Prädiktion der RTrees-Modelle wird aus den Ergebnissen der einzelnen Entscheidungsbäume ermittelt.

Parameter

Modell

In dem Interface Pointer ipMlModel wird das erstellte Modell zurückgegeben.

Modell-Typ

eRTreesType legt fest, ob das Random Forest-Modell zur Klassifizierung (TCVN_RT_CLASSIFIER) oder zur Regression (TCVN_RT_REGRESSOR) genutzt wird.

Expert-Parameter

Die Expert-Varianten F_VN_CreateRTreesModelExp und F_VN_CreateRTreesModelExp2 enthalten zusätzliche Parameter.

Anwendung

Ein RTrees-Modell zur Regression kann z.B. so erstellt werden:

hr := F_VN_CreateRTreesModel(
    ipMlModel   := ipMlModel,
    eRTreesType := TCVN_RT_REGRESSOR,
    hrPrev      := hr);

Required License

TC3 Vision Machine Learning

System Requirements

Development environment	Target platform	PLC libraries to include
TwinCAT V3.1.4024.59 or later	PC or CX (x64) with PL50, e.g. Intel 4-core Atom CPU	Tc3_Vision