CategoricalPredictors

カテゴリカル予測子の邮箱ンデックス。正の整数のベクトルを指定します。CategoricalPredictorsには，カテゴリカル予測子が含まれている予測子デンデックス値を格納します。どの予測子もカテゴリカルではない場合，このプロパティは空(［］になります。

CombineWeights

アンサンブルが学習器の予測を結合する方法を表す文字ベクトル。

ExpandedPredictorNames

展開された予測子名。文字ベクトルのcell配列として格納されます。

モデルがカテゴリカル変数用のエンコディングを使用している場合，ExpandedPredictorNamesには展開された変数を表す名前が格納されます。それ以外の場合，ExpandedPredictorNamesはPredictorNamesと同じです。

FitInfo

近似情報の数値配列。FitInfoDescriptionプロパティは，この配列の内容を記述します。

FitInfoDescription

配列FitInfoの意味を表す文字ベクトル。

LearnerNames

アンサンブルに含まれている弱学習器の名前をも文字ベクトルのcell配列。各学習器の名前は一度だけ現れます。たとえば，リが100本のアンサンブルの場合は，LearnerNamesは{'树'}になります。

HyperparameterOptimizationResults

ハ。BayesianOptimizationオブジェクト，またはハ。作成時に名前と値のペアOptimizeHyperparametersが空ではない場合，これは空ではありません。値は，作成時の名前と値のペアHyperparameterOptimizationOptionsの設定によって決まります。

方法

fitrensembleがアンサンブル学習に使用したアルゴリズムの名前をも文字ベクトル。

ModelParameters

实体の学習に使用されるパラメの学習に使用されるパラメタ。

NumObservations

学習デ学習デタにある観測値の数を含む数値スカラ。

NumTrained

アンサンブル学習済みの学習器の数，正のスカラ;

PredictorNames

予測子変数の名前のcell配列。並びはXに現れる順です。

ReasonForTermination

fitrensembleがアンサンブルへの弱学習器の追加を停止した理由を表す文字ベクトル。

正则化

规范メソッドの結果を含む構造体。正则化とともに缩小を使用して，再代入誤差を削減し，アンサンブルを縮小します。

ResponseName

応答変数Yの名前をも文字ベクトル。

ResponseTransform

スコア変換用の関数ハンドル，または組み込みの変換関数を表す文字ベクトル。“没有”は変換なしを意味します。等価的には，“没有”は@ x (x)です。

ドット表記を使用して関数ResponseTransformを追加または変更します。

ens.ResponseTransform = @function

训练有素的

学習済みの学習器，コンパクトな回帰モデルの单元配列。

TrainedWeights

アンサンブルが学習器に割り当てた重みの数値ベクトル。アンサンブルは，学習器からの重み付き予測を集約することによって，予測される応答を計算します。

W

スケルされた权重,長さnのベクトル，Xの行の数。Wの要素の合計は1です。

X

アンサンブルに学習させた予測子の値の行列または表。Xの各列が1の変数を表し，各行が1の観測値を表します。

Y

アンサンブルを学習させたXと同じ行数をも，数値列ベクトル。Yの各エントリはXの対応する行に対する応答です。