Класс: TreeBagger
Границы вне упаковки
mar = oobMargin(B)
mar = oobMargin(B,'param1',val1,'param2',val2,...)
mar = oobMargin(B) вычисляет Nobsоколо-NTrees матрица полей классификации для внегасных наблюдений в учебных данных, с использованием обученного баггера В..
mar = oobMargin(B,'param1',val1,'param2',val2,...) указывает дополнительные пары имя/значение параметра:
'Mode' | Вектор символов или строковый скаляр, указывающий способ oobMargin вычисляет ошибки. Если установлено значение 'cumulative' (по умолчанию), метод вычисляет кумулятивные маржи и mar является Nobsоколо-NTrees матрица, где первый столбец дает поля из trees(1), второй столбец дает поля из trees(1:2) и т.д., до trees(1:NTrees). Если установлено значение 'individual', mar является Nobsоколо-NTrees матрица, где каждый столбец дает поля от каждого дерева в ансамбле. Если установлено значение 'ensemble', mar является одним столбцом длины Nobs отображение кумулятивных полей для всего ансамбля. |
'Trees' | Вектор индексов, указывающих, какие деревья следует включить в этот расчет. По умолчанию этот аргумент имеет значение 'all' и метод использует все деревья. Если 'Trees' является числовым вектором, метод возвращает Nobsоколо-NTrees матрица для 'cumulative' и 'individual' режимы, где NTrees - количество элементов во входном векторе и один столбец для 'ensemble' режим. Например, в 'cumulative' режим, первый столбец дает поля из trees(1), второй столбец дает поля из trees(1:2) и т.д. |
'TreeWeights' | Вектор весов деревьев. Этот вектор должен иметь ту же длину, что и 'Trees' вектор. oobMargin использует эти веса, чтобы объединить выходные данные указанных деревьев, взяв средневзвешенное вместо простого невзвешенного большинства голосов. Этот аргумент нельзя использовать в 'individual' режим. |