Класс: ClassificationDiscriminant
Перекрестный подтвердите регуляризацию линейного дискриминанта
err = cvshrink(obj)
[err,gamma]
= cvshrink(obj)
[err,gamma,delta]
= cvshrink(obj)
[err,gamma,delta,numpred]
= cvshrink(obj)
[err,...] = cvshrink(obj,Name,Value)
возвращает вектор перекрестных подтвержденных ошибочных значений классификации для отличающихся значений Гаммы параметра регуляризации.err
= cvshrink(obj
)
[
также возвращает вектор Гамма значений.err
,gamma
]
= cvshrink(obj
)
[
также возвращает вектор значений Delta.err
,gamma
,delta
]
= cvshrink(obj
)
[
возвращает вектор количества ненулевых предикторов для каждой установки Гаммы параметров и Delta.err
,gamma
,delta
,numpred
]
= cvshrink(obj
)
[
крест подтверждает с дополнительными опциями, заданными одним или несколькими аргументами пары err
,...] = cvshrink(obj
,Name,Value
)Name,Value
.
|
Классификатор дискриминантного анализа, произведенное использование |
Укажите необязательные аргументы в виде пар ""имя, значение"", разделенных запятыми.
Имя (Name) — это имя аргумента, а значение (Value) — соответствующее значение.
Name
должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.
|
Значение по умолчанию: |
|
Вектор Гамма значений для перекрестной проверки. Значение по умолчанию: |
|
Количество интервалов Delta для перекрестной проверки. Для каждого значения Гаммы Значение по умолчанию: |
|
Количество Гамма интервалов для перекрестной проверки. Значение по умолчанию: |
|
Уровень многословия, целое число от Значение по умолчанию: |
|
Числовой вектор или матрица ошибок.
|
|
Вектор Гамма значений используется для регуляризации. Смотрите Гамму и Delta. |
|
Вектор или матрица значений Delta используются для регуляризации. Смотрите Гамму и Delta.
|
|
Числовой вектор или матрица, содержащая количество предикторов в модели при различной регуляризации.
|
Исследуйте err
и numpred
выходные параметры, чтобы видеть компромисс между перекрестной подтвержденной ошибкой и количеством предикторов. Когда вы находите удовлетворительную точку, устанавливаете соответствующие свойства gamma
и delta
в модели с помощью записи через точку. Например, если (i,j)
является местоположением удовлетворительной точки, набора
obj.Gamma = gamma(i); obj.Delta = delta(i,j);