Ошибка регрессии
L = loss(ens,tbl,ResponseVarName)
L = loss(ens,tbl,Y)
L = loss(ens,X,Y)
L = loss(___,Name,Value)
возвращает среднеквадратическую ошибку между прогнозами L
= loss(ens
,tbl
,ResponseVarName
)ens
к данным в tbl
, по сравнению с истинными ответами tbl.ResponseVarName
.
возвращает среднеквадратическую ошибку между прогнозами L
= loss(ens
,tbl
,Y
)ens
к данным в tbl
, по сравнению с истинными ответами Y
.
возвращает среднеквадратическую ошибку между прогнозами L
= loss(ens
,X
,Y
)ens
к данным в X
, по сравнению с истинными ответами Y
.
вычисляет ошибку в прогнозе с дополнительными опциями, заданными одним или несколькими аргументами пары L
= loss(___,Name,Value
)Name,Value
, с помощью любого из предыдущих синтаксисов.
|
Ансамбль регрессии, созданный с |
|
Выборочные данные, заданные как таблица. Каждая строка Если бы вы обучили |
|
Имя переменной отклика, заданное как имя переменной в Необходимо задать |
|
Матрица значений предиктора. Каждый столбец Значения Если бы вы обучили |
|
Числовой вектор-столбец с одинаковым числом строк как Значения |
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.
|
Индексы слабых учеников в ансамбле в пределах от Значение по умолчанию: |
|
Указатель на функцию для функции потерь или fun(Y,Yfit,W) где
Возвращенное значение Значение по умолчанию: |
|
Значение вывода
Значение по умолчанию: |
|
Логическая матрица размера Значение по умолчанию: |
|
Числовой вектор весов наблюдения с тем же числом элементов как Значение по умолчанию: |
|
Квадратичная невязка взвешенного среднего прогнозов. Формула для |