kfoldEdge

Ребро классификации для наблюдений, не используемых для обучения

Синтаксис

E = kfoldEdge(obj)
E = kfoldEdge(obj,Name,Value)

Описание

E = kfoldEdge(obj) возвращает ребро классификации (среднее поле классификации) полученный перекрестной подтвержденной моделью obj классификации. Для каждого сгиба этот метод вычисляет ребро классификации для, окутывают наблюдения с помощью ансамбля, обученного на наблюдениях из сгиба.

E = kfoldEdge(obj,Name,Value) вычисляет ребро с дополнительными опциями, заданными одним или несколькими Name,Value парные аргументы. Можно задать несколько аргументов пары "имя-значение" в любом порядке как Name1,Value1,…,NameN,ValueN.

Входные параметры

obj

Объект класса ClassificationPartitionedModel.

Аргументы в виде пар имя-значение

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.

'folds'

Индексы сгибов в пределах от 1 к obj.KFold. Используйте только эти сгибы для предсказаний.

Значение по умолчанию: 1:obj.KFold

'mode'

Вектор символов или строковый скаляр, представляющий значение выхода edge:

  • 'average'edge скалярное значение, среднее значение по всем сгибам.

  • 'individual'edge вектор из длины obj.KFold с одним элементом на сгиб.

Значение по умолчанию: 'average'

Выходные аргументы

E

Среднее поле классификации. E скаляр или вектор, в зависимости от установки mode пара "имя-значение".

Примеры

развернуть все

Вычислите ребро k-сгиба для модели, обученной на ирисовых данных Фишера.

Загрузите ирисовый набор данных Фишера.

load fisheriris

Обучите классификатор дерева классификации.

tree = fitctree(meas,species);

Крест подтверждает классификатор с помощью 10-кратной перекрестной проверки.

cvtree = crossval(tree);

Вычислите ребро k-сгиба.

edge = kfoldEdge(cvtree)
edge = 0.8578

Больше о

развернуть все

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте