Indice

1. In parole semplici

Un Model Domain descrive la regione dello spazio degli input in cui un modello è stato addestrato/fittato. Serve a distinguere interpolazione dentro una regione coperta dai dati da extrapolation fuori da quella regione.

2. Principio

Il dominio è definito nello spazio degli input del modello matematico, non nel grafico e non nell'output Y.

# model_id=my.model
# domain_kind=convex_hull
input_a,input_b
0,0
1,0
1,1
0,1

3. Helper

domain = gxtxt_read_model_domain(path, expected_inputs, expected_model_id)
domain = gxtxt_validate_model_domain(domain, expected_inputs, expected_model_id)
[inside, classification] = gxtxt_classify_model_domain(domain, points, tolerance)

4. Validazioni

input names unici;
coordinate finite;
dimensionalità coerente;
almeno D+1 punti per D dimensioni;
convex hull non degenere;
expected inputs riordinati e verificati;
model_id verificato quando disponibile.

5. Interpretazione corretta

inside significa che l'input cade nel convex hull del training set. Non significa che la predizione sia “giusta”. outside indica extrapolation; non significa automaticamente che sia sbagliata, ma richiede maggiore cautela.

Riferimento tecnico completo

Questa parte raccoglie integralmente la documentazione tecnica pertinente distribuita con GX-TXT per gli argomenti e i moduli trattati in questa pagina.

GX-TXT Shared Model-Domain API v1

GX-TXT Pipeline v0.7.8.

Principio

Un model/training domain è definito nello spazio degli input del mathematical model. Non dipende dall’output Y, dall’orientamento del grafico o dalla presentazione.

Il nome compatibile fit_domain.csv può continuare a essere usato dai plugin.

Formato

La prima riga contiene i nomi degli input. Le righe successive sono punti/vertici; il loro convex hull definisce il dominio.

input_a,input_b
0,0
1,0
1,1
0,1

Metadata opzionale:

# model_id=my.model
# domain_kind=convex_hull

Helper

domain = gxtxt_read_model_domain(path, expected_inputs, expected_model_id)
domain = gxtxt_validate_model_domain(domain, expected_inputs, expected_model_id)
[inside, classification] = gxtxt_classify_model_domain(domain, points, tolerance)

domain contiene input_names, vertices, kind, model_id, path.

Validazione

nomi input unici;
coordinate numeriche finite;
dimensionalità coerente;
almeno D+1 punti per un dominio D-dimensionale;
hull non dimensionalmente degenere;
input mancanti/inattesi rifiutati quando expected_inputs è fornito;
colonne riordinate secondo expected_inputs;
model_id controllato quando disponibile.

Classificazione

gxtxt_classify_model_domain usa facce del convex hull e produce:

inside == true   -> classification = "inside"
inside == false  -> classification = "outside"

La tolleranza di default è scalata rispetto all’estensione numerica del dominio.