tbl

Образец данных, указанный как таблица. Каждая строка tbl соответствует одному наблюдению, и каждый столбец соответствует одной прогнозирующей переменной. tbl должен содержать все предикторы, используемые для обучения модели. Многозначные переменные и массивы ячеек, отличные от массивов ячеек символьных векторов, не допускаются.

Если вы тренировались ens с использованием образцов данных, содержащихся в table, то входные данные для этого метода также должны быть в таблице.

ResponseVarName

Имя переменной ответа, указанное как имя переменной в tbl.

Необходимо указать ResponseVarName в виде вектора символов или строкового скаляра. Например, если переменная ответа Y хранится как tbl.Y, затем укажите его как 'Y'. В противном случае программа обрабатывает все столбцы tbl, в том числе Y, в качестве предикторов при обучении модели.

X

Матрица, где каждая строка представляет наблюдение, а каждый столбец представляет предиктор. Количество столбцов в X должно равняться количеству предикторов в ens.

Если вы тренировались ens используя данные выборки, содержащиеся в матрице, входные данные для этого метода также должны быть в матрице.

Y

Метки классов наблюдений в tbl или X. Y должен быть того же типа, что и классификация, используемая для обучения ens, и его число элементов должно равняться числу строк tbl или X.

'mode'

Значение выходного документа E:

По умолчанию: 'ensemble'

'UseObsForLearner'

Логическая матрица размера Nоколо-T, где:

Когда UseObsForLearner(i,j) является true, ученик j используется при прогнозировании класса строки i из X.

По умолчанию: true(N,T)

'weights'

Веса наблюдения, числовой вектор длины size(X,1). При поставке весов edge вычисляет границу взвешенной классификации.

По умолчанию: ones(size(X,1),1)