Exponenta Banner

resubEdge

Ребро классификации перезаменой

расширьте все на странице

Синтаксис

edge = resubEdge(ens)
edge = resubEdge(ens,Name,Value)

Описание

edge = resubEdge(ens) возвращает ребро классификации, полученное ens на его обучающих данных.

edge = resubEdge(ens,Name,Value) вычисляет ребро с дополнительными опциями, заданными одним или несколькими Name,Value парные аргументы. Можно задать несколько аргументов пары "имя-значение" в любом порядке как Name1,Value1,…,NameN,ValueN.

Входные параметры

ens

Ансамбль классификации, созданный с fitcensemble.

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.

learners

Индексы слабых учеников в ансамбле в пределах от 1 к NumTrained. resubEdge использование только эти ученики для вычисления ребра.

Значение по умолчанию: 1:NumTrained

mode

Вектор символов или строковый скаляр, представляющий значение выхода edge:

  • 'ensemble' — edge скалярное значение, потеря для целого ансамбля.

  • 'individual' — edge вектор с одним элементом на обученного ученика.

  • 'cumulative' — edge вектор в который элемент J получен при помощи учеников 1:J из списка входов учеников.

Значение по умолчанию: 'ensemble'

Выходные аргументы

edge

Ребро классификации получено ens путем перезамены обучающими данными в вычисление ребра. Ребро классификации является полем классификации, усредненным по целым данным. edge может быть скаляр или вектор, в зависимости от установки mode пара "имя-значение".

Примеры

развернуть все

Скрипт Open Live Script

Найдите ребро перезамены для ансамбля, который классифицирует ирисовые данные Фишера.

Загрузите набор выборочных данных.

load fisheriris

Обучите ансамбль 100 повышенных деревьев классификации с помощью AdaBoostM2.

t = templateTree('MaxNumSplits',1); % Weak learner template tree object
ens = fitcensemble(meas,species,'Method','AdaBoostM2','Learners',t);

Найдите ребро перезамены.

edge = resubEdge(ens) 
edge = 3.2486

Больше о

развернуть все

Расширенные возможности

Смотрите также

| | |

Документация Statistics and Machine Learning Toolbox

Поддержка