Класс: TreeBagger
Потеря квантиля из сумки мешка деревьев регрессии
возвращает половину среднего абсолютного отклонения (MAD) из сумки в сравнение истинных ответов в err
= quantileError(Mdl
)Mdl.Y
к предсказанным, медианам из сумки в Mdl.X
, данные о предикторе и использование мешка деревьев регрессии Mdl
. Mdl
должен быть TreeBagger
объект модели.
дополнительные опции использования заданы одним или несколькими err
= quantileError(Mdl
,Name,Value
)Name,Value
парные аргументы. Например, задайте вероятности квантиля, ошибочный тип, или который деревья включать в оценку погрешности регрессии квантиля.
Ошибочное средство оценки ансамбля из сумки является несмещенным для истинной ошибки ансамбля. Так, к настройкам параметров случайного леса оцените ошибку ансамбля из сумки вместо того, чтобы реализовать перекрестную проверку.
[1] Бреимен, L. Случайные Леса. Машинное обучение 45, стр 5–32, 2001.
[2] Meinshausen, N. “Леса Регрессии квантиля”. Журнал Исследования Машинного обучения, Издания 7, 2006, стр 983–999.