Пакет: classreg.learning.classif
Компактный класс ансамбля классификации
Компактная версия ансамбля классификации (класса ClassificationEnsemble
). Компактная версия не включает данные для обучения ансамбль классификации. Поэтому вы не можете выполнить некоторые задачи с компактным ансамблем классификации, такие как перекрестная проверка. Используйте компактный ансамбль классификации в том, что он сделал предсказания (классификации) новых данных.
создает компактный ансамбль решения из полного ансамбля решения.ens
=
compact(fullEns
)
|
Ансамбль классификации создается |
|
Категориальные индексы предиктора в виде вектора положительных целых чисел. |
|
Список элементов в |
|
Вектор символов, описывающий, как |
|
Квадратная матрица, где |
|
Расширенные имена предиктора, сохраненные как массив ячеек из символьных векторов. Если кодирование использования модели для категориальных переменных, то |
|
Количество обученных слабых учеников в |
|
Массив ячеек имен для переменных предикторов, в порядке, в котором они появляются в |
|
Числовой вектор априорных вероятностей для каждого класса. Порядок элементов |
|
Вектор символов с именем переменной отклика |
|
Указатель на функцию для преобразования баллов или вектора символов, представляющего встроенную функцию преобразования. Добавьте или измените ens.ScoreTransform = 'function' или ens.ScoreTransform = @function |
|
Вектор ячейки обученных моделей классификации.
|
|
Числовой вектор обученных весов для слабых учеников в |
|
Логическая матрица размера Если ансамбль не имеет типа |
ребро | Ребро классификации |
потеря | Ошибка классификации |
поле | Поля классификации |
предсказать | Классифицируйте ансамбль использования наблюдений моделей классификации |
predictorImportance | Оценки важности предиктора для ансамбля классификации деревьев решений |
removeLearners | Удалите члены компактного ансамбля классификации |
Значение. Чтобы изучить, как классы значения влияют на операции копии, смотрите Копирование Объектов (MATLAB).
Для ансамбля деревьев классификации, Trained
свойство ens
хранит ens.NumTrained
- 1 вектор ячейки компактных моделей классификации. Для текстового или графического дисплея древовидного t
в векторе ячейки, введите:
представление (сущность. Обученный {
поскольку ансамбли агрегировали использование LogitBoost или GentleBoost.t
}.CompactRegressionLearner)
представление (сущность. Обученный {
для всех других методов агрегации.t
})
ClassificationEnsemble
| compact
| compareHoldout
| fitcensemble
| fitctree
| predict
| view