Крест подтверждает уменьшение (сокращение) ансамбль
vals = cvshrink(ens)
[vals,nlearn]
= cvshrink(ens)
[vals,nlearn]
= cvshrink(ens,Name,Value)
возвращает vals
= cvshrink(ens
)L
- T
матрица с перекрестными подтвержденными значениями среднеквадратической ошибки. L
количество lambda
значения в ens.Regularization
структура. T
количество threshold
значения на слабых весах ученика. Если ens
не имеет Regularization
свойство заполнено regularize
метод, передайте lambda
пара "имя-значение".
[
возвращает vals
,nlearn
]
= cvshrink(ens
)L
- T
матрица среднего количества учеников в перекрестном подтвержденном ансамбле.
[
крест подтверждает с дополнительными опциями, заданными одним или несколькими vals
,nlearn
]
= cvshrink(ens
,Name,Value
)Name,Value
парные аргументы. Можно задать несколько аргументов пары "имя-значение" в любом порядке как Name1,Value1,…,NameN,ValueN
.
|
Ансамбль регрессии, созданный с |
Задайте дополнительные разделенные запятой пары Name,Value
аргументы. Name
имя аргумента и 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
.
|
Раздел создается с |
|
Валидация затяжки тестирует заданную часть данных и использует остальную часть данных в обучении. Задайте числовой скаляр от |
|
Количество сгибов, чтобы использовать в перекрестном подтвержденном дереве, положительном целом числе. Если вы не предоставляете метод перекрестной проверки, Значение по умолчанию: |
|
Вектор неотрицательных значений параметров регуляризации для лассо. Если пустой, Значение по умолчанию: |
|
Используйте перекрестную проверку, "пропускают один" путем установки на |
|
Числовой вектор с более низкими сокращениями на весах для слабых учеников. Значение по умолчанию: |
|
|
|
|