ClassNames

Список элементов в Y с удаленными копиями. ClassNames может быть числовым вектором, вектором категориальных переменных, логическим вектором, символьным массивом или массивом ячеек из символьных векторов. ClassNames имеет совпадающий тип данных как данные в аргументе Y. (Программное обеспечение обрабатывает строковые массивы как массивы ячеек из символьных векторов.)

CombineWeights

Вектор символов, описывающий, как ens комбинирует слабые веса ученика, или 'WeightedSum' или 'WeightedAverage'.

Cost

Квадратная матрица, где Cost(i,j) является стоимостью классификации точки в класс j, если его истинным классом является i (строки соответствуют истинному классу и столбцам, соответствует предсказанному классу). Порядок строк и столбцов Cost соответствует порядку классов в ClassNames. Количество строк и столбцов в Cost является количеством уникальных классов в ответе. Это свойство доступно только для чтения.

ExpandedPredictorNames

Расширенные имена предиктора, сохраненные как массив ячеек из символьных векторов.

Если образцовое кодирование использования для категориальных переменных, то ExpandedPredictorNames включает имена, которые описывают расширенные переменные. В противном случае ExpandedPredictorNames совпадает с PredictorNames.

NumTrained

Количество обученных слабых учеников в ens, скаляре.

PredictorNames

Массив ячеек имен для переменных прогноза, в порядке, в котором они появляются в X.

Prior

Числовой вектор априорных вероятностей для каждого класса. Порядок элементов Prior соответствует порядку классов в ClassNames. Число элементов Prior является количеством уникальных классов в ответе. Это свойство доступно только для чтения.

ResponseName

Вектор символов с именем переменной отклика Y.

ScoreTransform

Указатель на функцию для преобразования очков или вектора символов, представляющего встроенную функцию преобразования. 'none' не означает преобразования; эквивалентно, 'none' означает @(x)x. Для списка встроенных функций преобразования и синтаксиса пользовательских функций преобразования, смотрите fitctree.

Добавьте или измените функцию ScoreTransform, использующую запись через точку:

ens.ScoreTransform = 'function'

или

ens.ScoreTransform = @function

Trained

Вектор ячейки обученных моделей классификации.

TrainedWeights

Числовой вектор обученных весов для слабых учеников в ens. TrainedWeights имеет элементы T, где T является количеством слабых учеников в learners.

UsePredForLearner

Логическая матрица размера P-by-NumTrained, где P является количеством предикторов (столбцы) в данных тренировки X. UsePredForLearner(i,j) является true, когда ученик j использует предиктор i и является false в противном случае. Для каждого ученика предикторы имеют тот же порядок как столбцы в данных тренировки X.

Если ансамбль не имеет типа Subspace, всеми записями в UsePredForLearner является true.