resubPredict
再代入によるアンサンブル分類の観測値の分類
構文
説明
では、1 つ以上の名前と値の引数を使用して追加オプションを指定します。たとえば、損失の計算に使用する弱学習器のインデックスや計算を並列に実行するかどうかを指定できます。label
= resubPredict(ens
,Name=Value
)
例
アンサンブルの誤分類の個数の計算
アンサンブル分類について、fisheriris
データの誤分類の総数を調べます。
フィッシャーのアヤメのデータ セットを読み込みます。
load fisheriris
AdaBoostM2 を使用して 100 本のブースティング分類木のアンサンブルに学習をさせます。
t = templateTree(MaxNumSplits=1); % Weak learner template tree object ens = fitcensemble(meas,species,"Method","AdaBoostM2","Learners",t);
誤分類の総数を求めます。
Ypredict = resubPredict(ens); % The predictions Ysame = strcmp(Ypredict,species); % True when Ypredict and species are equal sum(~Ysame) % Number of different predictions
ans = 5
入力引数
ens
— アンサンブル分類モデル
ClassificationEnsemble
モデル オブジェクト
アンサンブル分類モデル。fitcensemble
で学習させた ClassificationEnsemble
モデル オブジェクトとして指定します。
名前と値の引数
オプションの引数のペアを Name1=Value1,...,NameN=ValueN
として指定します。ここで Name
は引数名、Value
は対応する値です。名前と値の引数は他の引数の後ろにする必要がありますが、ペアの順序は関係ありません。
R2021a より前では、名前と値をそれぞれコンマを使って区切り、Name
を引用符で囲みます。
例: resubPredict(ens,Learners=[1 2 3 5],UseParallel=true)
は、アンサンブル内の 1 番目、2 番目、3 番目、および 5 番目の学習器を resubPredict
で使用し、計算を並列に実行するように指定します。
Learners
— 弱学習器のインデックス
[1:ens.NumTrained]
(既定値) | 正の整数のベクトル
resubPredict
で使用するアンサンブル内の弱学習器のインデックス。範囲 [1:ens.NumTrained
] の正の整数のベクトルとして指定します。既定では、すべての学習器が使用されます。
例: Learners=[1 2 4]
データ型: single
| double
UseParallel
— 並列実行のフラグ
false
または 0
(既定値) | true
または 1
並列実行のフラグ。数値または logical の 1
(true
) または 0
(false
) として指定します。UseParallel=true
を指定した場合、関数 resubPredict
は parfor
を使用して for
ループの反復を実行します。Parallel Computing Toolbox™ がある場合、ループが並列に実行されます。
例: UseParallel=true
データ型: logical
出力引数
label
— 予測クラス ラベル
categorical 配列 | 文字配列 | logical ベクトル | 数値ベクトル | 文字ベクトルの cell 配列
予測クラス ラベル。categorical 配列、文字配列、logical ベクトル、数値ベクトル、または文字ベクトルの cell 配列として返されます。
label
のデータ型は ens.ClassNames
と同じで、行数は ens.X
と同じです。
score
— 分類スコア
数値行列
分類スコア。N
行 K
列の行列として返されます。ここで、N
は ens.X
の行数、K
は ens
のクラスの数です。score
の値が高ければ、観測が対応するクラスに属している可能性が高いことを示します。
詳細
スコア (アンサンブル)
アンサンブルの場合、分類スコアは分類の信頼度をクラスで表したものです。スコアが高いほど、信頼度も高くなります。
アンサンブル アルゴリズムが異なれば、スコアの定義も違ってきます。さらに、スコアの範囲はアンサンブル タイプによって異なります。以下に例を示します。
AdaBoostM1
スコアの範囲は –∞ ~ ∞ です。Bag
スコアの範囲は0
~1
です。
拡張機能
自動並列サポート
Parallel Computing Toolbox™ を使用して自動的に並列計算を実行することで、コードを高速化します。
並列実行するには、この関数を呼び出すときに名前と値の引数 UseParallel
を true
に設定します。
並列計算の全般的な情報については、自動並列サポートを使用した MATLAB 関数の実行 (Parallel Computing Toolbox)を参照してください。
UseParallel
は GPU 配列では使用できません。
GPU 配列
Parallel Computing Toolbox™ を使用してグラフィックス処理装置 (GPU) 上で実行することにより、コードを高速化します。
使用上の注意事項および制限事項:
UseParallel
は GPU 配列では使用できません。
詳細は、GPU での MATLAB 関数の実行 (Parallel Computing Toolbox)を参照してください。
バージョン履歴
R2011a で導入R2023b: 予測子に欠損値がある観測値を再代入と交差検証の計算に使用
R2023b 以降では、次の分類モデルのオブジェクト関数において、予測子に欠損値がある観測値が再代入 ("resub") と交差検証 ("kfold") による分類エッジ、損失、マージン、および予測の計算でその一部として使用されます。
以前のリリースでは、予測子に欠損値がある観測値は再代入と交差検証の計算で省略されていました。
MATLAB コマンド
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