Struct Validator 

pub struct Validator<T> { /* private fields */ }

Validator - 学習結果の性能検証

データを Train/Test に分割し、Test データで性能を検証する。 Learn Pipeline の外で使用される。

Type Parameter

• T - 検証対象のデータ型（Episode, ActionRecord 等）

Example

use swarm_engine_core::validation::{Validator, NoRegression};

let validator = Validator::new(0.8, Box::new(NoRegression::new()));
let result = validator.validate(&episodes, |test| {
    // test データで成功率を計算
    compute_success_rate(test)
});

Implementations

impl<T> Validator<T>

pub fn new(split_ratio: f64, strategy: Box<dyn ValidationStrategy>) -> Self

新しい Validator を作成

Arguments

• split_ratio - Train/Test 分割比率 (0.0-1.0)
• strategy - 検証戦略

pub fn with_80_20_split(strategy: Box<dyn ValidationStrategy>) -> Self

8:2 分割で作成

pub fn with_70_30_split(strategy: Box<dyn ValidationStrategy>) -> Self

7:3 分割で作成

pub fn validate<F, G>( &self, data: &[T], baseline_fn: F, evaluate_fn: G, ) -> ValidationResult

where F: FnOnce(&[T]) -> f64, G: FnOnce(&[T]) -> f64,

検証を実行

Arguments

• data - 全データ
• baseline_fn - Train データからベースライン成績を計算する関数
• evaluate_fn - Test データから検証成績を計算する関数

Returns

検証結果

pub fn validate_with_baseline<F>( &self, data: &[T], baseline: f64, evaluate_fn: F, ) -> ValidationResult

where F: FnOnce(&[T]) -> f64,

検証を実行（ベースラインを外部から指定）

Bootstrap で既に計算済みのベースラインを使用する場合。

pub fn strategy_name(&self) -> &str

戦略名を取得

pub fn split_ratio(&self) -> f64

分割比率を取得