oobLoss

Ошибка регрессии из сумки

Синтаксис

L = oobLoss(ens)
L = oobLoss(ens,Name,Value)

Описание

L = oobLoss(ens) возвращает среднеквадратическую ошибку для ens вычисленный для данных из сумки.

L = oobLoss(ens,Name,Value) вычисляет ошибку 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

ens

Регрессия уволила ансамбль, созданный с fitrensemble.

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.

'learners'

Индексы слабых учеников в ансамбле в пределах от 1 к NumTrained. oobLoss использование только эти ученики для вычисления потери.

Значение по умолчанию: 1:NumTrained

'lossfun'

Указатель на функцию для функции потерь или 'mse', значение среднеквадратической ошибки. Если вы передаете указатель на функцию fun, oobLoss вызовы это как

FUN(Y,Yfit,W)

где Y, Yfit, и W числовые векторы из той же длины. Y наблюдаемый ответ, Yfit предсказанный ответ и W веса наблюдения.

Значение по умолчанию: 'mse'

'mode'

Вектор символов или строковый скаляр, представляющий значение выхода L:

  • 'ensemble' L скалярное значение, потеря для целого ансамбля.

  • 'individual' L вектор с одним элементом на обученного ученика.

  • 'cumulative' L вектор в который элемент J получен при помощи учеников 1:J из списка входов учеников.

Значение по умолчанию: 'ensemble'

Выходные аргументы

L

Среднеквадратическая ошибка наблюдений из сумки, скаляра. L может быть вектор или может представлять различное количество, в зависимости от настроек значения имени.

Примеры

развернуть все

Вычислите ошибку из сумки для carsmall данные.

Загрузите carsmall набор данных и избранный объем двигателя, лошадиная сила и вес транспортного средства как предикторы.

load carsmall
X = [Displacement Horsepower Weight];

Обучите ансамбль сложенных в мешок деревьев регрессии.

ens = fitrensemble(X,MPG,'Method','Bag');

Найдите ошибку из сумки.

L = oobLoss(ens)
L = 16.9551

Больше о

развернуть все

Смотрите также

|

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте