OpenCV:RandomTrees

OpenCVで機械学習手法であるRandomTreesを使っています。今までは分類問題（trueかfalseかを分けるような問題）に使用していましたが、回帰問題（regression, 例えばfalse（0）から true（1）の間を連続値として返すような問題）に使う必要が生じました。結局、学習するときに連続量の指定をしてモデルを作り、そのモデルを使ってやれば連続量として返してくれるようです。

Mommaさんのページの例題のbuild_rtrees_classifier関数の中の

//最後の1つ(出力でもあるresponsesの形式)を質的データに指定
cvSetReal1D( var_type, data->cols, CV_VAR_CATEGORICAL );

を

cvSetReal1D( var_type, data->cols, CV_VAR_ORDERED);

として学習し、ここで出来たモデルを使ってpredictするだけでよいようです。

ですので、まとめると、

train()で学習するときにCV_VAR_ORDERED（連続量）を選ぶと回帰問題になる。CV_VAR_CATEGORICAL（2値）を選ぶと分類問題となる。このモデルを読み込んでpredict()するとそれぞれ回帰問題・分類問題に対する戻り値が得られる。戻り値は学習データにつけていたカテゴリが１，０だったとすると、ASCIIコードでは1（49）と0（48）なので、分類問題のときにはdoubleで48.0と49.0になり、回帰問題のときにはdoubleの48.0～49.0の連続値となる。