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. Переменная отклика должна быть числовым вектором.

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 значений предиктора. Каждый столбец X представляет одну переменную, и 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 выборочные данные, содержащуюся в матрице, тогда входные данные для этого метода должны также быть в матрице.

Y

Числовой вектор-столбец с одинаковым числом строк, как и tbl или X. Каждая запись в Y - ответ 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'

Указатель на функцию потерь или 'mse', что означает среднюю квадратичную невязку. Если вы передаете указатель на функцию fun, loss вызывает его как

fun(Y,Yfit,W)

где Y, Yfit, и W являются числовыми векторами той же длины.

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

По умолчанию: 'mse'

'mode'

Значение выхода L:

По умолчанию: 'ensemble'

'UseObsForLearner'

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

По умолчанию: true(N,NumTrained)

'weights'

Числовой вектор весов наблюдений с таким же количеством элементов, как и Y. Формула для loss с weights находится в взвешенной средней квадратичной невязке.

По умолчанию: ones(size(Y))