Exponenta Banner
exponenta event banner

margin

Классификационные поля

Синтаксис

m = margin(obj,X,Y)

Описание

m = margin(obj,X,Y) возвращает классификационные поля для матрицы предикторов X и метки классов Y. Для определения смотрите Дополнительные сведения.

Входные параметры

obj

Классификатор дискриминантного анализа ClassificationDiscriminant классов или CompactClassificationDiscriminant, обычно сконструированный с fitcdiscr.

X

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

Y

Метки классов с совпадающим типом данных, что и в obj. Количество элементов Y должно равняться количеству строк X.

Выходные аргументы

m

Числовой вектор-столбец длины size(X,1). Каждая запись в m представляет поле для соответствующих строк X и (истинный класс) Y, вычисляется с помощью obj.

Примеры

Вычислите классификационный запас для данных ириса Фишера, обученный на первых двух столбцах данных, и просмотрите последние 10 записей:

load fisheriris
X = meas(:,1:2);
obj = fitcdiscr(X,species);
M = margin(obj,X,species);
M(end-10:end)

ans =
    0.6551
    0.4838
    0.6551
   -0.5127
    0.5659
    0.4611
    0.4949
    0.1024
    0.2787
   -0.1439
   -0.4444

Классификатор, обученный на всех данных, лучше:

obj = fitcdiscr(meas,species);
M = margin(obj,meas,species);
M(end-10:end)

ans =
    0.9983
    1.0000
    0.9991
    0.9978
    1.0000
    1.0000
    0.9999
    0.9882
    0.9937
    1.0000
    0.9649

Подробнее о

расширить все

Расширенные возможности

См. также

| | | |

Темы

Statistics and Machine Learning Toolbox документация

Поддержка