Класс: TreeBagger
Поля из сумки
mar = oobMargin(B)
mar = oobMargin(B,'param1',val1,'param2',val2,...)
mar = oobMargin(B) вычисляет Nobs-by-NTrees матрица полей классификации для наблюдений из сумки в данных тренировки, с помощью обученного мешконасыпателя B.
mar = oobMargin(B,'param1',val1,'param2',val2,...) задает дополнительное название параметра / пары значения:
'Mode' | Вектор символов или скаляр строки указание, как oobMargin вычисляет ошибки. Если установлено в 'cumulative' (значение по умолчанию), метод вычисляет совокупные поля, и mar является Nobs-by-NTrees матрица, откуда первый столбец дает поля trees(1), второй столбец дает поля от trees(1:2) и т.д. до trees(1:NTrees). Если установлено в 'individual', mar является Nobs-by-NTrees матрица, где каждый столбец дает поля от каждого дерева в ансамбле. Если установлено в 'ensemble', mar является отдельным столбцом длины Nobs, показывающий совокупные поля для целого ансамбля. |
'Trees' | Вектор индексов, указывающих, что деревья включать в это вычисление. По умолчанию этот аргумент установлен в 'all', и метод использует все деревья. Если 'Trees' является числовым вектором, метод возвращает Nobs-by-NTrees матрица для режимов 'cumulative' и 'individual', где NTrees является числом элементов во входном векторе и отдельным столбцом для режима 'ensemble'. Например, в режиме 'cumulative', первый столбец дает поля от trees(1), второй столбец дает поля от trees(1:2) и т.д. |
'TreeWeights' | Вектор древовидных весов. Этот вектор должен иметь ту же длину как вектор 'Trees'. oobMargin использует эти веса, чтобы объединить вывод от заданных деревьев путем взятия взвешенного среднего вместо простого невзвешенного решения большинством голосов. Вы не можете использовать этот аргумент в режиме 'individual'. |
