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. Переменная ответа должна быть числовым вектором.

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 предикторных значений. Каждый столбец X представляет одну переменную, а каждая строка представляет одно наблюдение.

NaN значения в X считаются отсутствующими значениями. Наблюдения со всеми отсутствующими значениями для X не используются при расчете потерь.

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

Y

Вектор числового столбца с тем же количеством строк, что и tbl или X. Каждая запись в Y является ответом на данные в соответствующей строке tbl или X.

NaN значения в Y считаются отсутствующими значениями. Наблюдения с отсутствующими значениями для Y не используются при расчете потерь.

'lossfun'

Дескриптор функции для функции потери или 'mse', что означает квадрат ошибки. При передаче дескриптора функции fun, loss называет его как

fun(Y,Yfit,W)

где Y, Yfit, и W - числовые векторы одинаковой длины.

Возвращенное значение fun(Y,Yfit,W) должен быть скаляром.

По умолчанию: 'mse'

'mode'

Значение выходного документа L:

По умолчанию: 'ensemble'

'UseObsForLearner'

Логическая матрица размера Nоколо-NumTrained, где N - количество наблюдений в ens.X, и NumTrained - число слабых учащихся. Когда UseObsForLearner(I,J) является true, predict использует ученик J в прогнозировании наблюдения I.

По умолчанию: true(N,NumTrained)

'weights'

Числовой вектор весов наблюдения с тем же количеством элементов, что и Y. Формула для loss с weights имеет взвешенную среднеквадратичную ошибку.

По умолчанию: ones(size(Y))