tbl

Выборочные данные, заданный как таблица. Каждая строка tbl соответствует одному наблюдению, и каждый столбец соответствует одной переменной предиктора. tbl должен содержать все предикторы, используемые для обучения модели. Многополюсные переменные и массивы ячеек, отличные от массивов ячеек векторов символов, не разрешены.

Если вы тренировались ens использование выборочных данных, содержащихся в table, тогда входные данные для этого метода также должны быть в таблице.

ResponseVarName

Имя переменной отклика, заданное как имя переменной в tbl.

Вы должны задать ResponseVarName как вектор символов или строковый скаляр. Для примера, если переменная отклика Y хранится как tbl.Y, затем укажите его следующим 'Y'. В противном случае программное обеспечение обрабатывает все столбцы tbl, включая Y, как предикторы 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 выборочные данные, содержащуюся в матрице, тогда входные данные для этого метода должны также быть в матрице.

Y

Классовые метки наблюдений в tbl или X. Y должен быть того же типа, что и классификация, используемая для обучения ens, и его количество элементов должно равняться количеству строк tbl или X.

'mode'

Значение выхода E:

По умолчанию: 'ensemble'

'UseObsForLearner'

Логическая матрица размера N-by- T, где:

Когда UseObsForLearner(i,j) является true, учащийся j используется в прогнозировании класса строки i от X.

По умолчанию: true(N,T)

'weights'

Веса наблюдений, числовой вектор длины size(X,1). Если вы поставляете веса, edge вычисляет взвешенное ребро классификации.

По умолчанию: ones(size(X,1),1)