平均分類マ，ジン- MATLAB - MathWorks日本 - 金宝app,下载188bet金宝搏,金宝搏官方网站

構文

mar = meanMargin(B,TBLnew,Ynew) mar = meanMargin(B,Xnew,Ynew) mar = meanMargin(B,TBLnew,Ynew，'param1'，val1，'param2'，val2，…) mar = meanMargin(B,Xnew,Ynew，'param1'，val1，'param2'，val2，…)

説明

mar = meanMargin(B,TBLnew,Ynew)は，与えられた真の応答Ynewを使用して，テ，ブルTBLnewに格納されている予測子に対する平均分類マ，ジンを計算します。TBLnewに応答変数が含まれている場合，Ynewを省略できます。テ，ブルに格納されている標本デ，タを使用してBの学習を行った場合，このメソッドの入力デ，タもテ，ブルに格納されていなければなりません。

mar = meanMargin(B,Xnew,Ynew)は，与えられた真の応答Ynewを使用して，行列Xnewに格納されている予測子に対する平均分類マ，ジンを計算します。行列に含まれている標本デ，タを使用してBを学習させた場合，このメソッドの入力デ，タも行列でなければなりません。

Ynewは,数値ベクトル,文字行列,字符串配列,文字ベクトルの细胞配列,直言ベクトル,または逻辑ベクトルが可能です。meanMarginは,TBLnewまたはXnew内のすべての観測値(行)に対するマジンの平均を各木にいて計算します。3月はサesc escズが1行NTrees列の行列です。NTreesはアンサンブルB内の木の本数です。このメソッドは，アンサンブル分類の場合にのみ使用できます。

mar = meanMargin(B,TBLnew,Ynew，'param1'，val1，'param2'，val2，…)またはmar = meanMargin(B,Xnew,Ynew，'param1'，val1，'param2'，val2，…)では，オプションパラメ，タ，の名前と値のペアを指定します。

`“模式”`	`meanMargin`による誤差の計算方法を示す文字ベクトルまたは字符串スカラ。`“累积”`(既定)に設定した場合，長さが`NTrees`のベクトルになり，1番目の要素は`树(1)`の平均マ，ジンを，2番目の列は`树(1:2)`の平均マ，ジンを与え，`树(1:NTrees)`まで他の要素にいても同様になります。`“个人”`に設定すると，`3月`は長さ`NTrees`のベクトルになります。ここで，各要素はアンサンブル内の各ツリーからの平均マージンです。`“合奏”`に設定すると，`3月`はアンサンブル全体の累積平均マ，ジンを示すスカラ，となります。
`“树”`	この計算に含めるリを示すンデックスのベクトル。既定の設定では，この引数は`“所有”`に設定され，メソッドはすべてのリを使用します。`“树”`が数値ベクトルである場合，メソッドは`“累积”`モドと`“个人”`モ，ドでは長さ`NTrees`のベクトルを返します。ここで，`NTrees`は入力ベクトルの要素数です。`“合奏”`モ，ドではスカラ，を返します。たとえば，`“累积”`モ，ドで，最初の要素は`树(1)`からの平均マ，ジンを出力し，2番目の要素は`树(1:2)`からの平均マ，ジンを出力し，以下同様です。
`“TreeWeights”`	リの重みのベクトル。このベクトルは，`“树”`ベクトルと同じ長さでなければなりません。`meanMargin`は,これらの重みを使用して,重み付けされていない単純な多数決ではなく,加重平均を取得することで,指定したツリーからの出力を結合します。`“个人”`モ，ドでこの引数を使用することはできません。
`“UseInstanceForTree”`	各観測値に対して予測を行うために使用する木を示す`脑袋`行`NTrees`列の逻辑行列。既定の設定では，このメソッドはすべての観測のすべてのリを使用します。
`“重量”`	マ，ジンの平均化に使用する観測値の重みのベクトル。既定の設定では，各観測値の重みは1に設定されます。このベクトルの長さはxの行数と等しくなければなりません。

参考

meanMargin