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resubPredict

预测的反应由resubstitution合奏

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语法

Yfit = resubPredict(实体)
Yfit = resubPredict(实体、名称、值)

描述

Yfit= resubPredict (实体)返回响应实体预测的数据ens.X。Yfit的预测实体的数据fitrensemble用于创建实体。

Yfit= resubPredict (实体,名称,值)预测反应由一个或多个指定附加选项名称,值对参数。

输入参数

实体

创建一个回归合奏fitrensemble。

名称-值参数

指定可选的双参数作为Name1 = Value1,…,以=家,在那里的名字参数名称和吗价值相应的价值。名称-值参数必须出现在其他参数,但对的顺序无关紧要。

R2021a之前,用逗号来分隔每一个名称和值,并附上的名字在报价。

学习者

指数整体从薄弱的学习者1来实体.NumTrained。resubPredict只使用这些学习者计算损失。

默认值:1:NumTrained

UseParallel

指示执行并行推理,指定为假(串行计算)或真正的(并行计算)。并行计算需要并行计算工具箱™。并行推理可以比串行推理,特别是大型数据集。只支持并行计算树的学习者。金宝app

默认值:假

输出参数

Yfit

一个矢量预测反应的训练数据,实体以下方式元素。

例子

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打开生活的脚本

找到resubstitution里程的预测carsmall数据,看看他们的均方从训练数据差异。

加载carsmall数据集和选择马力和车重作为预测因子。

负载carsmallX =(马力重量);

火车一个回归树。

实体= fitrensemble (X,英里/加仑,“方法”,“LSBoost”,“学习者”,“树”);

找到resubstitution预测英里/加仑。

Yfit = resubPredict (ens);

计算均方不同的resubstitution从训练数据的预测。

MSE =意味着((Yfit - ens.Y) ^ 2)。
MSE = 0.5836

确认的结果是一样的结果resubLoss。

resubLoss(实体)
ans = 0.5836

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