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' . |