Exponenta Banner
exponenta event banner

resubMargin

Поле k - самый близкий соседний классификатор перезаменой

свернуть все на странице

Синтаксис

m = resubMargin(mdl)

Описание

пример

m = resubMargin(mdl) возвращает поля классификации (m) из данных, используемых, чтобы обучить mdl.

m возвращен как числовой вектор из длины size(mdl.X,1), где mdl.X обучающие данные для mdl. Каждая запись в m представляет поле для соответствующей строки mdl.X и соответствующий истинный класс помечает в mdl.Y.

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Создайте классификатор k - ближайших соседей для ирисовых данных Фишера, где k = 5.

Загрузите ирисовый набор данных Фишера. 

load fisheriris
X = meas;
Y = species;

Создайте классификатор для пяти самых близких соседей. 

mdl = fitcknn(X,Y,'NumNeighbors',5);

Исследуйте некоторую статистику поля перезамены классификатора. 

m = resubMargin(mdl);
[max(m) min(m) mean(m)]
ans = 1×3

    1.0000   -0.6000    0.9253

Среднее поле - более чем 0,9, указывая на довольно высокую точность классификации для перезамены. Для более надежной оценки точности модели рассмотрите перекрестную проверку, такую как kfoldLoss.

Входные параметры

свернуть все

модель классификатора k - ближайших соседей в виде ClassificationKNN объект.

Больше о

свернуть все

Поле

Классификация margin для каждого наблюдения является различием между классификацией score для истинного класса и максимальной классификационной оценкой для ложных классов.

Счет

score классификации является апостериорной вероятностью классификации. Апостериорная вероятность является количеством соседей с той классификацией, разделенной на количество соседей. Для более подробного определения, которое включает веса и априорные вероятности, смотрите Апостериорную вероятность.

Смотрите также

| | | |

Темы

Представленный в R2012a

Документация Statistics and Machine Learning Toolbox

Поддержка