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旨在功能分类
瓦尔斯= kfoldfun (CVMdl乐趣)
例子
瓦尔斯= kfoldfun (CVMdl,有趣的)旨在功能有趣的通过应用有趣的旨在模型中存储的数据CVMdl。你必须通过有趣的作为处理函数。
瓦尔斯= kfoldfun (CVMdl,有趣的)
瓦尔斯
CVMdl
有趣的
全部折叠
训练一个分类树分类器,然后使用一个自定义旨在它k倍损失函数。
加载费雪的虹膜数据集。
负载fisheriris
训练一个分类树分类器。
Mdl = fitctree(量、种类);
Mdl是一个ClassificationTree模型。
Mdl
ClassificationTree
旨在Mdl使用默认10倍交叉验证。计算分类错误(观察分类错误的比例)validation-fold观察。
rng (1);%的再现性CVMdl = crossval (Mdl);L = kfoldLoss (CVMdl,“LossFun”,“classiferror”)
L = 0.0467
检查结果时将一朵花作为划分的成本多色的是10和其他错误分类的成本1。创建自定义函数noversicolor(如图所示的这个例子)。这个函数属性的成本10为分类一朵花多色的和成本1对于任何其他错误分类。
多色的
10
1
noversicolor
计算的平均误分类误差noversicolor成本。
意思是(kfoldfun (CVMdl @noversicolor))
ans = 0.2267
这段代码创建函数noversicolor。
函数averageCost = noversicolor (CMP, ~, ~, ~, Xtest,欧美,~)% noversicolor示例自定义交叉验证功能%属性分类的成本10多色的虹膜,和1%的虹膜。这个例子函数需要fisheriris数据%设置。Xtest Ypredict =预测(CMP);更进一步的=不(strcmp (Ypredict、欧美));%不同的结果classifiedAsVersicolor = strcmp (Ypredict,“多色的”);%指数糟糕的决策成本=(是不是)+求和…9 *和& classifiedAsVersicolor分类错误();%的总差异averageCost =成本/元素个数(欧美);平均误差百分比结束
ClassificationPartitionedModel
ClassificationPartitionedEnsemble
ClassificationPartitionedGAM
旨在模型,指定为一个ClassificationPartitionedModel对象,ClassificationPartitionedEnsemble对象,或ClassificationPartitionedGAM对象。
旨在函数,指定为一个函数处理。有趣的语法:
testvals =乐趣(CMP、Xtrain Ytrain, Wtrain, Xtest,欧美,wte)
CMP是一个紧凑的模型存储在一个元素的CVMdl.Trained财产。
CMP
.Trained
Xtrain培训矩阵的预测价值。
Xtrain
Ytrain是训练响应值的数组。
Ytrain
Wtrain是观察的训练重量。
Wtrain
Xtest和欧美相关的测试数据,重量wte。
Xtest
欧美
wte
返回值testvals在所有折叠必须具有相同的大小。
testvals
数据类型:function_handle
function_handle
交叉验证的结果,作为一个数字矩阵返回。瓦尔斯包含的数组testvals输出,连接垂直折叠。例如,如果testvals从每一个褶皱都是数值向量的长度N,kfoldfun返回一个KFold——- - - - - -N每折一行数字矩阵。
N
kfoldfun
KFold
数据类型:双
双
使用笔记和限制:
这个函数完全支持GPU以下旨在模型对象的金宝app数组:
系综分类器训练fitcensemble
fitcensemble
k最近的邻居分类器训练fitcknn
fitcknn
金宝app支持向量机分类器训练fitcsvm
fitcsvm
二叉决策树的多类分类培训fitctree
fitctree
有关更多信息,请参见运行在GPU MATLAB函数(并行计算工具箱)。
介绍了R2011a
ClassificationPartitionedModel|kfoldPredict|kfoldEdge|kfoldMargin|kfoldLoss
kfoldPredict
kfoldEdge
kfoldMargin
kfoldLoss
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运行该命令通过输入MATLAB命令窗口。Web浏览器不支持MATLAB命令。金宝app
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