Обучите классификатор дерева классификации, и затем пересекитесь, подтверждают, он с помощью пользовательского k - сворачивает функцию потерь.
Загрузите ирисовый набор данных Фишера.
Обучите классификатор дерева классификации.
Mdl
ClassificationTree
модель.
Крест подтверждает Mdl
использование 10-кратной перекрестной проверки по умолчанию. Вычислите ошибку классификации (пропорция неправильно классифицированных наблюдений) для наблюдений из сгиба.
Исследуйте результат когда стоимость неправильной классификации цветка как 'versicolor'
10
, и любой другой ошибкой является 1
. Запишите функцию под названием noversicolor.m
это приписывает стоимость 1
для misclassification, но 10
для неправильной классификации цветка как versicolor
, и сохраните его на своем пути MATLAB®.
Вычислите среднее значение misclassification ошибка с noversicolor
стоимость.