主要内容
meanMargin
意思是分类保证金
语法
3月= meanMargin (B TBLnew Ynew)
3月= meanMargin (B Xnew Ynew)
3月= meanMargin (B TBLnew Ynew param1, val1, param2, val2,…)
3月= meanMargin (B Xnew Ynew param1, val1, param2, val2,…)
描述
3月= meanMargin (B TBLnew Ynew)计算平均利润率分类中包含的预测表TBLnew考虑到真实的反应Ynew。你可以省略Ynew如果TBLnew包含变量的响应。如果你训练B使用样本数据包含在一个表中,然后输入数据的方法也必须在一个表中。
3月= meanMargin (B Xnew Ynew)计算平均利润率分类中包含的预测因子矩阵Xnew给真实的反应Ynew。如果你训练B使用样本数据包含在一个矩阵,然后输入数据的方法也必须在一个矩阵。
Ynew可以是一个数值向量,字符矩阵,字符串数组,单元阵列的特征向量,分类向量或逻辑向量。meanMargin平均利润除以所有观测(行)TBLnew或Xnew每棵树。3月是一个矩阵的大小1 -NTrees,在那里NTrees系综是树木的数量吗B。这个方法只用于分类集合体。
3月= meanMargin (B TBLnew Ynew param1, val1, param2, val2,…)或3月= meanMargin (B Xnew Ynew param1, val1, param2, val2,…)指定可选参数名称-值对:
“模式” |
特征向量或字符串标量指示如何meanMargin计算错误。如果设置为“累积”(默认),是一个向量的长度NTrees给意味着保证金从第一个元素的地方树(1),第二列是利润树(1:2)等,树(1:NTrees)。如果设置为“个人”,3月是一个向量的长度NTrees,其中每个元素是一个意味着利润率的每棵树。如果设置为“合奏”,3月是一个标量显示累计平均利润率为整个合奏。 |
“树” |
向量指标指示要包括哪些树的计算。默认情况下,这个参数被设置为“所有”方法使用所有的树木。如果“树”是一个数值向量,该方法返回一个向量的长度NTrees为“累积”和“个人”模式,NTrees在输入向量元素的数量,和一个标量吗“合奏”模式。例如,在“累积”模式,给第一个元素意味着保证金树(1),第二个元素是保证金树(1:2)等。 |
“TreeWeights” |
权重向量的树。这个向量必须具有相同的长度“树”向量。meanMargin使用这些权重结合指定的输出树通过加权平均,而不是简单的nonweighted多数票。你不能使用这个论点“个人”模式。 |
“重量” |
的观察向量权重为利润率平均使用。默认情况下每个观察设置为1的重量。这个向量的长度必须等于X的行数。 |
“UseInstanceForTree” |
逻辑矩阵的大小Nobs-by-NumTrees表示使用哪个树为每个观测进行预测。默认情况下,所有观测方法使用了所有的树木。 |
