Крест подтверждает функцию
vals = kfoldfun(obj,fun)
крест подтверждает функциональный vals
= kfoldfun(obj
,fun
)fun
путем применения fun
к данным, хранимым в перекрестной подтвержденной модели obj
. Необходимо передать fun
как указатель на функцию.
|
Объект класса |
|
Указатель на функцию для функции перекрестной проверки. testvals = fun(CMP,Xtrain,Ytrain,Wtrain,Xtest,Ytest,Wtest)
|
|
Массивы |
Крест подтверждает дерево регрессии и получает среднеквадратическую ошибку (см. kfoldLoss
):
load imports-85 t = fitrtree(X(:,[4 5]),X(:,16),... 'predictornames',{'length' 'width'},... 'responsename','price'); cv = crossval(t); L = kfoldLoss(cv) L = 1.5489e+007
Исследуйте результат простого усреднения ответов вместо того, чтобы использовать прогнозы:
f = @(cmp,Xtrain,Ytrain,Wtrain,Xtest,Ytest,Wtest)... mean((Ytest-mean(Ytrain)).^2) mean(kfoldfun(cv,f)) ans = 6.3497e+007
RegressionPartitionedEnsemble
| RegressionPartitionedModel
| crossval
| fitrtree
| kfoldLoss
| kfoldPredict