Класс: TreeBagger
Средние поля из сумки
mar = oobMeanMargin(B)
mar = oobMeanMargin(B,'param1',val1,'param2',val2,...)
mar = oobMeanMargin(B) вычисляет средние поля классификации для наблюдений из сумки в обучающих данных, с помощью обученного мешконасыпателя B. oobMeanMargin составляет в среднем поля по всем наблюдениям из сумки. mar вектор-строка из длины NTrees, где NTrees количество деревьев в ансамбле.
mar = oobMeanMargin(B,'param1',val1,'param2',val2,...) задает дополнительное название параметра / пары значения:
'Mode' | Вектор символов или строковый скаляр, указывающий, как oobMeanMargin вычисляет ошибки. Если установлено в 'cumulative' (значение по умолчанию), вектор из длины NTrees где первый элемент дает среднее поле от trees(1), второй столбец дает средние поля от trees(1:2) и т.д., до trees(1:NTrees). Если установлено в 'individual', mar вектор из длины NTrees, где каждым элементом является среднее поле от каждого дерева в ансамбле. Если установлено в 'ensemble', mar скаляр, показывающий совокупное среднее поле для целого ансамбля. |
'Trees' | Вектор из индексов, указывающих, что деревья включать в это вычисление. По умолчанию этот аргумент установлен в 'all' и метод использует все деревья. Если 'Trees' числовой вектор, метод возвращает вектор из длины NTrees для 'cumulative' и 'individual' режимы, где NTrees число элементов во входном векторе и скаляр для 'ensemble' режим. Например, в 'cumulative' режим, первый элемент дает среднее поле от trees(1), второй элемент дает среднее поле от trees(1:2) и т.д. |
'TreeWeights' | Вектор из древовидных весов. Этот вектор должен иметь ту же длину как 'Trees' вектор. oobMeanMargin использование эти веса, чтобы объединить выход от заданных деревьев путем взятия взвешенного среднего вместо простого невзвешенного решения большинством голосов. Вы не можете использовать этот аргумент в 'individual' режим. |