Класс: TreeBagger
Средние маржи вне упаковки
mar = oobMeanMargin(B)
mar = oobMeanMargin(B,'param1',val1,'param2',val2,...)
mar = oobMeanMargin(B) вычисляет средние пределы классификации для внеплановых наблюдений в учебных данных, используя обученный баггер B. oobMeanMargin усредняет поля по всем наблюдениям вне пакета. mar является строковым вектором длины NTrees, где NTrees - количество деревьев в ансамбле.
mar = oobMeanMargin(B,'param1',val1,'param2',val2,...) указывает дополнительные пары имя/значение параметра:
'Mode' | Вектор символов или строковый скаляр, указывающий способ oobMeanMargin вычисляет ошибки. Если установлено значение 'cumulative' (по умолчанию), является вектором длины NTrees где первый элемент дает средний запас от trees(1), второй столбец дает средние поля от trees(1:2) и т.д., до trees(1:NTrees). Если установлено значение 'individual', mar - вектор длины NTrees, где каждый элемент является средним запасом от каждого дерева в ансамбле. Если установлено значение 'ensemble', mar скаляр, показывающий совокупный средний запас 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 вектор длины NTrees для 'cumulative' и 'individual' режимы, где NTrees - количество элементов во входном векторе и скаляр для 'ensemble' режим. Например, в 'cumulative' режим, первый элемент дает средний запас от trees(1), второй элемент дает средний запас от trees(1:2) и т.д. |
'TreeWeights' | Вектор весов деревьев. Этот вектор должен иметь ту же длину, что и 'Trees' вектор. oobMeanMargin использует эти веса, чтобы объединить выходные данные указанных деревьев, взяв средневзвешенное вместо простого невзвешенного большинства голосов. Этот аргумент нельзя использовать в 'individual' режим. |