Класс: TreeBagger
Средние поля вне сумки
mar = oobMeanMargin(B)
mar = oobMeanMargin(B,'param1',val1,'param2',val2,...)
mar = oobMeanMargin(B)
вычисляет средние границы классификации наблюдений вне сумки в обучающих данных с помощью обученного багажника B
. oobMeanMargin
усредняет поля по всем наблюдениям вне мешка. mar
- вектор-строка длины NTrees
, где NTrees
- количество деревьев в ансамбле.
mar = oobMeanMargin(B,'param1',val1,'param2',val2,...)
задает необязательные пары имя/значение параметра:
'Mode' | Вектор символов или строковый скаляр, указывающий как oobMeanMargin 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. oobMeanMargin 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. |