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outlierMeasure

決定木のアンサンブルにおけるデータの外れ値の尺度

構文

out = outlierMeasure(B,X)
out = outlierMeasure(B,X,'param1',val1,'param2',val2,...)

説明

out = outlierMeasure(B,X) は、アンサンブル B 内のツリーを使用して、予測子 X に対する外れ値の尺度を計算します。メソッドは、この観測と別の観測の間の近接度の平均二乗の逆数を取ることで与えられた観測に対する外れ値の尺度を計算します。次に、outlierMeasure は、分布の中央値を減算し、この差の絶対値を中央絶対偏差で除算して、これらの外れ値の尺度を正規化します。外れ値の尺度の高い値はこの観測が外れ値であることを示します。

'Data' パラメーターを使用して、近接行列を直接指定できます。

out = outlierMeasure(B,X,'param1',val1,'param2',val2,...) は、以下のオプション パラメーターの名前と値のペアを指定します。

'Data'X の入力引数の処理方法を示すフラグ。'predictors' (既定値) に設定した場合、メソッドは X が予測子の行列であると仮定し、近接行列の計算に使用します。'proximity' に設定されている場合、メソッドは proximity メソッドで返された近接行列として X を処理します。近接行列を指定しない場合、outlierMeasure は近接行列を内部的に計算します。proximity メソッドを使用して近接行列を計算する場合、outlierMeasure への入力として指定すると計算時間を短縮できます。
'Labels'true のクラスのラベルのベクトル。真のクラス ラベルは、数値ベクトル、文字行列、string 配列、または文字ベクトルの cell 配列が可能です。このパラメーターを指定すると、メソッドは、同じクラスの他の観測のみを使用して、観測に対して外れ値を計算します。このパラメーターは、X の各観測 (行) に対して 1 つのラベルを指定しなければなりません。