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. |
