Класс: ClassificationDiscriminant
Предскажите метки перезамены модели классификации дискриминантных анализов
label = resubPredict(obj)
[label,posterior]
= resubPredict(obj)
[label,posterior,cost]
= resubPredict(obj)
label = resubPredict(obj)obj, предсказывает для данных obj.X. label является прогнозами obj на данных, что fitcdiscr раньше создавал obj.
[ возвращает следующие вероятности класса для прогнозов.label,posterior]
= resubPredict(obj)
[ возвращает предсказанные затраты misclassification в классе для данных, которыми повторно заменяют.label,posterior,cost]
= resubPredict(obj)
|
Классификатор дискриминантного анализа, произведенное использование |
|
Ответ |
|
|
|
|
Найдите общее количество misclassifications ирисовых данных Фишера для классификатора дискриминантного анализа:
load fisheriris
obj = fitcdiscr(meas,species);
Ypredict = resubPredict(obj); % the predictions
Ysame = strcmp(Ypredict,species); % true when ==
sum(~Ysame) % how many are different?
ans =
3