使用袋装决策树的集合来预测响应 - Matlab - 金宝app,下载188bet金宝搏,金宝搏官方网站

句法

YFIT =预测（B，x） YFIT =预测（B，X，名称，值） [YFIT，STDEVS] =预测（___） [YFIT，得分] =预测（___） [YFIT，Scores，STDEVS] =预测（___）

YFIT =预测（B，x）返回表或矩阵中的预测响应的向量的向量X，基于袋装决策树的集合B.。YFIT.是用于分类的字符向量的单元格数组和用于回归的数字数组。默认，预测从集合中的所有树木中汲取民主（非重量）平均投票。

B.是训练有素的treebagger模型对象，即返回的模型treebagger。

X是用于生成响应的预测数据的表或矩阵。行表示观察和列代表变量。

如果X是一个数字矩阵：
- 构成列的变量X必须具有与培训的预测变量相同的顺序B.。
- 如果你训练有素B.使用表格（例如，TBL.），然后X可以是一个数字矩阵TBL.包含所有数字预测变量。治疗数字预测器TBL.作为培训期间的分类，使用该识别分类预测因子分类预测器名称 - 值对参数treebagger。如果TBL.包含异构的预测变量（例如，数字和分类数据类型）和X是一个数字矩阵，然后预测抛出错误。
如果X是一个表：
- 预测不支持字符向量的单金宝app元格阵列以外的多列变量和单元格阵列。
- 如果你训练有素B.使用表格（例如，TBL.），然后所有预测器变量都在X必须具有相同的变量名称，并且与培训的数据类型相同B.（存储在B.Predictornames.）。但是，列顺序X不需要对应于列顺序TBL.。TBL.和X可以包含其他变量（响应变量，观察权重等），但是预测忽略它们。
- 如果你训练有素B.使用数字矩阵，然后是预测器名称B.Predictornames.和相应的预测变量名称X必须是一样的。要在培训期间指定预测器名称，请参阅预测名称 - 值对参数treebagger。所有预测因子变量X必须是数字向量。X可以包含其他变量（响应变量，观察权重等），但是预测忽略它们。

YFIT =预测（B，X，名称，价值）使用一个或多个名称 - 值对参数指定其他选项：

'树木'- 用于计算响应的树索引数组。默认为'全部'。
'treeweights'- 阵列ntrees.从指定的树木加权投票的重量，在哪里ntrees.是集合中的树木数量。
'umermstancefortree'- 逻辑矩阵大小谈判-经过-ntrees.指示用于对每个观察进行预测的树木，在哪里谈判是观察人数。默认情况下，所有树都用于所有观察。

回归，[YFIT，STDEVS] =预测（___）还使用先前语法中的任何输入参数组合返回计算响应的标准偏差。

分类，[YFIT，得分] =预测（___）也返回所有类的分数。得分是每个观察一行的矩阵，每类一列。对于每个观察和每个类，每个树产生的分数是源自类的观察的概率，计算为树叶中的类的观察分数。预测平均在合奏中的所有树木上的分数。

[YFIT，Scores，STDEVS] =预测（___）还返回计算分数的标准偏差进行分类。STDEVS.是一个矩阵，每个观察一行和每级列一列，标准偏差在成长的树木的集合中取出。