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クラス:TreeBagger
回帰の bag of trees による out-of-bag 観測値の分位数予測
は、回帰の bag of trees であるYFit
= oobQuantilePredict(Mdl
)Mdl
を使用して、予測子データMdl.X
内のすべてのout-of-bag観測値で予測された応答の中央値のベクトルを返します。Mdl
はTreeBagger
モデル オブジェクトでなければならず、Mdl.OOBIndices
を空にすることはできません。
は、1 つ以上のYFit
= oobQuantilePredict(Mdl
,Name,Value
)Name,Value
引数のペアによって指定された追加オプションを使用します。たとえば、分位確率や、分位推定に含める木を指定します。
oobQuantilePredict
は、学習データ (Mdl.X
) 内のすべての観測値にquantilePredict
を適用することにより out-of-bag 分位数を推定します。各観測値について、その観測値が out-of-bag である木のみが使用されます。
アンサンブル内のすべての木に対して in-bag になっている観測値について、oobQuantilePredict
は応答データの標本分位数を割り当てます。つまり、oobQuantilePredict
は out-of-bag 観測値には分位点回帰を使用しません。代わりに、quantile(Mdl.Y,
を割り当てます。tau
)tau
は名前と値のペアの引数Quantile
の値です。
[1] Meinshausen, N. “Quantile Regression Forests.” Journal of Machine Learning Research, Vol. 7, 2006, pp. 983–999.
[2]Breiman, L. “Random Forests.” Machine Learning. Vol. 45, 2001, pp. 5–32.