Пакет: classreg.learning.partition
Суперклассы: RegressionPartitionedModel
Перекрестная подтвержденная модель регрессии машины вектора поддержки
RegressionPartitionedSVM
является набором моделей регрессии машины вектора поддержки (SVM), обученных на перекрестных подтвержденных сгибах.
возвращает перекрестную подтвержденную (разделенную) модель регрессии машины вектора поддержки, CVMdl
= crossval(mdl
)CVMdl
, из обученной модели регрессии SVM, mdl
.
возвращает перекрестную подтвержденную модель с дополнительными опциями, заданными одним или несколькими аргументами пары CVMdl
= crossval(mdl
,Name,Value
)Name,Value
. Name
может также быть именем свойства, и Value
является соответствующим значением. Имя должно находиться внутри одинарных кавычек (' ').
Можно задать несколько аргументов пары "имя-значение" в любом порядке как
Name1,Value1,...,NameN,ValueN
.
kfoldLoss | Потеря перекрестной проверки разделенной модели регрессии |
kfoldPredict | Предскажите ответ для наблюдений, не используемых для обучения |
kfoldfun | Крест подтверждает функцию |
Можно создать модель RegressionPartitionedSVM
с помощью следующих методов:
Используйте учебный функциональный fitrsvm
и задайте один из 'CrossVal'
, 'Holdout'
, 'KFold'
или пар "имя-значение" 'Leaveout'
.
Обучите модель с помощью fitrsvm
, затем пересекитесь, подтверждают модель с помощью метода crossval
.
Создайте раздел перекрестной проверки с помощью cvpartition
, затем передайте получившийся объект раздела fitrsvm
во время обучения с помощью пары "имя-значение" 'CVPartition'
.
[1] Нэш, W.J., Т. Л. Селлерс, С. Р. Тэлбот, А. Дж. Которн и В. Б. Форд. Биология Генеральной совокупности Морского ушка (разновидности Haliotis) на Тасмании. I. Морское ушко Blacklip (H. rubra) от Северного Побережья и Островов Пролива Басса, Морского Деления Рыболовства, Технического отчета № 48, 1994.
[2] Во, S. Расширяя и Каскадная Корреляция сравнительного тестирования, кандидатская диссертация, Кафедра информатики, Университет Тасмании, 1995.
[3] Кларк, D., З. Шретер, А. Адамс. Количественное Сравнение Dystal и Backpropagation, представленного австралийской Конференции по Нейронным сетям, 1996.
[4] Личмен, M. Репозиторий машинного обучения UCI, [http://archive.ics.uci.edu/ml]. Ирвин, CA: Калифорнийский университет, школа информатики и вычислительной техники.