Класс: CompactTreeBagger
Средний классификационный запас
mar = meanMargin(B,TBLnew,Ynew)
mar = meanMargin(B,Xnew,Ynew)
mar = meanMargin(B,TBLnew,Ynew,'param1',val1,'param2',val2,...)
mar
= meanMargin(B,Xnew,Ynew,'param1',val1,'param2',val2,...)
mar = meanMargin(B,TBLnew,Ynew) вычисляет средние границы классификации для предикторов, содержащихся в таблице TBLnew учитывая истинный ответ Ynew. Можно опускать Ynew если TBLnew содержит переменную отклика. Если вы тренировались B используя выборочные данные, содержащуюся в таблице, тогда входные данные для этого метода должны также быть в таблице.
mar = meanMargin(B,Xnew,Ynew) вычисляет средние поля классификации для предикторов, содержащихся в матрице Xnew заданный истинный ответ Ynew. Если вы тренировались B используя выборочные данные, содержащуюся в матрице, тогда входные данные для этого метода должны также быть в матрице.
Ynew может быть числовым вектором, символьной матрицей, строковыми массивами, массивом ячеек из векторов символов, категориальным вектором или логическим вектором. meanMargin усредняет поля по всем наблюдениям (строкам) в TBLnew или Xnew для каждого дерева. mar является матрицей размера 1-by- NTrees, где NTrees количество деревьев в ансамбле B. Этот метод доступен только для классификационных ансамблей.
mar = meanMargin(B,TBLnew,Ynew,'param1',val1,'param2',val2,...) или mar
= meanMargin(B,Xnew,Ynew,'param1',val1,'param2',val2,...) задает необязательные пары "имя-значение" параметра:
'Mode' | Как meanMargin вычисляет ошибки. Если установлено значение 'cumulative' (по умолчанию), является вектором длины NTrees где первый элемент дает среднее значение запаса от trees(1), второй столбец дает средние поля от trees(1:2) и т.д., до trees(1:NTrees). Если установлено значение 'individual', mar является вектором длины NTrees, где каждый элемент является средним краем от каждого дерева в ансамбле. Если установлено значение 'ensemble', mar является скаляром, показывающим совокупный средний запас для всего ансамбля. |
'Trees' | Вектор индексов, указывающих, какие деревья включать в этот расчет. По умолчанию для этого аргумента задано 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 в векторе вход и скаляр для 'ensemble' режим. Для примера, в 'cumulative' mode, первый элемент дает среднее отклонение от trees(1)второй элемент дает среднее значение запаса от trees(1:2) и т.д. |
'TreeWeights' | Вектор весов дерева. Этот вектор должен иметь ту же длину, что и 'Trees' вектор. meanMargin использует эти веса для объединения выхода из заданных деревьев путем взятия взвешенного среднего значения вместо простого невзвешенного большинства голосов. Вы не можете использовать этот аргумент в 'individual' режим. |