Exponenta Banner

kfoldfun

Перекрестный подтвердите функцию для регрессии

свернуть все на странице

    Синтаксис

    vals = kfoldfun(CVMdl,fun)

    Описание

    пример

    vals = kfoldfun(CVMdl,fun) перекрестный подтверждает функциональный fun путем применения fun к данным, хранимым в перекрестной подтвержденной модели CVMdl. Необходимо передать fun как указатель на функцию.

    Примеры

    свернуть все

    Скрипт Open Live Script

    Обучите модель дерева регрессии, и затем перекрестный подтвердите ее с помощью пользовательской функции потерь k-сгиба.

    Загрузите imports-85 набор данных. Обучите дерево регрессии использование подмножества данных.

    load imports-85
Mdl = fitrtree(X(:,[4 5]),X(:,16),...
    'PredictorNames',{'Length','Width'},...
    'ResponseName','Price');

    Перекрестный подтвердите дерево регрессии и получите среднеквадратическую ошибку.

    CVMdl = crossval(Mdl);
L = kfoldLoss(CVMdl)
    L = 1.9167e+07

    Исследуйте ошибку, когда вы будете использовать простое усреднение учебных ответов вместо предсказаний в вычислении.

    f = @(CMP,Xtrain,Ytrain,Wtrain,Xtest,Ytest,Wtest)...
    mean((Ytest-mean(Ytrain)).^2)
    f = function_handle with value:
    @(CMP,Xtrain,Ytrain,Wtrain,Xtest,Ytest,Wtest)mean((Ytest-mean(Ytrain)).^2)


    mean(kfoldfun(CVMdl,f))
    ans = 6.3586e+07

    Входные параметры

    свернуть все

    Перекрестная подтвержденная модель в виде RegressionPartitionedModel объект, RegressionPartitionedEnsemble объект, RegressionPartitionedGAM объект или RegressionPartitionedSVM объект.

    Перекрестная подтвержденная функция в виде указателя на функцию. fun имеет синтаксис:

    testvals = fun(CMP,Xtrain,Ytrain,Wtrain,Xtest,Ytest,Wtest)

    • CMP компактная модель, сохраненная в одном элементе CVMdl.Trained свойство.

    • Xtrain учебная матрица значений предиктора.

    • Ytrain учебный массив значений отклика.

    • Wtrain учебные веса для наблюдений.

    • Xtest и Ytest тестовые данные, со связанными весами Wtest.

    • Возвращенное значение testvals должен иметь тот же размер через все сгибы.

    Типы данных: function_handle

    Выходные аргументы

    свернуть все

    Результаты перекрестной проверки, возвращенные как числовая матрица. vals содержит массивы testvals выведите, конкатенированный вертикально по всем сгибам. Например, если testvals от каждого сгиба числовой вектор из длины N, kfoldfun возвращает KFold- N числовая матрица с одной строкой на сгиб.

    Типы данных: double

    Расширенные возможности

    Смотрите также

    | | | | |

    Введенный в R2011a

    Документация Statistics and Machine Learning Toolbox

    Поддержка