Класс: TreeBagger
Средние поля из сумки
mar = oobMeanMargin(B)
mar = oobMeanMargin(B,'param1',val1,'param2',val2,...)
mar = oobMeanMargin(B) вычисляет средние поля классификации для наблюдений из сумки в данных тренировки, с помощью обученного мешконасыпателя B. oobMeanMargin составляет в среднем поля по всем наблюдениям из сумки. mar является вектором - строкой из длины NTrees, где NTrees является количеством деревьев в ансамбле.
mar = oobMeanMargin(B,'param1',val1,'param2',val2,...) задает дополнительное название параметра / пары значения:
'Mode' | Вектор символов или скаляр строки указание, как oobMeanMargin вычисляет ошибки. Если установлено в 'cumulative' (значение по умолчанию), вектор длины NTrees, откуда первый элемент дает среднее поле trees(1), второй столбец дает средние поля от trees(1:2) и т.д. до trees(1:NTrees). Если установлено в 'individual', mar является вектором длины NTrees, где каждый элемент является средним полем от каждого дерева в ансамбле. Если установлено в 'ensemble', mar является скаляром, показывающим совокупное среднее поле 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 вектор длины NTrees для режимов 'cumulative' и 'individual', где NTrees является числом элементов во входном векторе и скаляром для режима 'ensemble'. Например, в режиме 'cumulative', первый элемент дает среднее поле от trees(1), второй элемент дает среднее поле от trees(1:2) и т.д. |
'TreeWeights' | Вектор древовидных весов. Этот вектор должен иметь ту же длину как вектор 'Trees'. oobMeanMargin 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'. |