Оценки важности предиктора для ансамбля классификации деревьев решений
imp = predictorImportance(ens)
[imp,ma]
= predictorImportance(ens)
вычисляет оценки важности предиктора для imp
= predictorImportance(ens
)ens
путем подведения итогов этих оценок по всем слабым ученикам в ансамбле. imp
имеет один элемент для каждого входного предиктора в данных, используемых, чтобы обучить этот ансамбль. Высокое значение указывает, что этот предиктор важен для ens
.
[
возвращает imp
,ma
]
= predictorImportance(ens
)P
- P
матрица с прогнозирующими мерами ассоциации для P
предикторы, когда ученики в ens
содержите суррогатные разделения. Смотрите Больше О.
|
Ансамбль классификации деревьев решений, созданных |
|
Вектор-строка с тем же числом элементов как количество предикторов (столбцы) в |
|
|
Элемент ma(i,j)
прогнозирующая мера ассоциации, усредненной по суррогатным разделениям на предикторе j
для которого предиктора i
оптимальный предиктор разделения. Это среднее значение вычисляется путем подведения итогов положительных значений прогнозирующей меры ассоциации по оптимальным разделениям на предикторе i
и суррогат разделяет на предикторе j
и деление на общее количество оптимальных разделений на предикторе i
, включая разделения, для который прогнозирующая мера ассоциации между предикторами i
и j
отрицательно.