resubLoss

Класс: ClassificationDiscriminant

Ошибка классификации перезаменой

Синтаксис

L = resubLoss(obj)
L = resubLoss(obj,Name,Value)

Описание

L = resubLoss(obj) возвращает потерю перезамены, означая потерю, вычисленную для данных это fitcdiscr используемый, чтобы создать obj.

L = resubLoss(obj,Name,Value) возвращает статистику потерь с дополнительными опциями, заданными одним или несколькими Name,Value парные аргументы.

Входные параметры

развернуть все

obj

Классификатор дискриминантного анализа, произведенное использование fitcdiscr.

Аргументы name-value

Задайте дополнительные разделенные запятой пары Name,Value аргументы. Name имя аргумента и Value соответствующее значение. Name должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.

Функция потерь в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'LossFun' и встроенное имя функции потерь или указатель на функцию.

  • В следующей таблице перечислены доступные функции потерь. Задайте тот с помощью соответствующего вектора символов или строкового скаляра.

    ЗначениеОписание
    'binodeviance'Биномиальное отклонение
    'classiferror'Неправильно классифицированный уровень в десятичном числе
    'exponential'Экспоненциальная потеря
    'hinge'Потеря стержня
    'logit'Логистическая потеря
    'mincost'Минимальный ожидал стоимость misclassification (для классификационных оценок, которые являются апостериорными вероятностями),
    'quadratic'Квадратичная потеря

    'mincost' подходит для классификационных оценок, которые являются апостериорными вероятностями. Модели дискриминантного анализа возвращают апостериорные вероятности как классификационные оценки по умолчанию (см. predict).

  • Задайте свою собственную функцию с помощью обозначения указателя на функцию.

    Предположим тот n будьте количеством наблюдений в X и K будьте количеством отличных классов (numel(obj.ClassNames)). Ваша функция должна иметь эту подпись

    lossvalue = lossfun(C,S,W,Cost)
    где:

    • Выходной аргумент lossvalue скаляр.

    • Вы выбираете имя функции (lossfun).

    • C n- K логическая матрица со строками, указывающими, которые классифицируют соответствующее наблюдение, принадлежит. Порядок следования столбцов соответствует порядку класса в obj.ClassNames.

      Создайте C установкой C(p,q) = 1 если наблюдение p находится в классе q, для каждой строки. Установите все другие элементы строки p к 0.

    • S n- K числовая матрица классификационных оценок. Порядок следования столбцов соответствует порядку класса в obj.ClassNamesS матрица классификационных оценок, похожих на выход predict.

    • W n- 1 числовой вектор из весов наблюдения. Если вы передаете W, программное обеспечение нормирует их, чтобы суммировать к 1.

    • Cost K-by-K числовая матрица затрат misclassification. Например, Cost = ones(K) - eye(K) задает стоимость 0 для правильной классификации и 1 для misclassification.

    Задайте свое использование функции 'LossFun', @lossfun.

Для получения дополнительной информации о функциях потерь смотрите Потерю Классификации.

Типы данных: char | string | function_handle

Выходные аргументы

L

Ошибка классификации, скаляр. Значение ошибки зависит от значений в weights и lossfun. Смотрите потерю классификации.

Примеры

Вычислите повторно подставленную ошибку классификации для ирисовых данных Фишера:

load fisheriris
obj = fitcdiscr(meas,species);
L = resubLoss(obj)

L =
    0.0200

Больше о

развернуть все

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте