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oobMeanMargin

クラス: TreeBagger

out-of-bag 平均マージン

構文

mar = oobMeanMargin(B)
mar = oobMeanMargin(B,'param1',val1,'param2',val2,...)

説明

mar = oobMeanMargin(B) は、学習したバガー B を使用して、学習データの out-of-bag 観測に対する平均分類マージンを計算します。oobMeanMargin は、すべての out-of-bag 観測におけるマージンを平均化します。mar は、長さ NTrees の行ベクトルです。ここで、NTrees は集団内のツリーの数です。

mar = oobMeanMargin(B,'param1',val1,'param2',val2,...) は、追加のパラメーターの名前と値のペアを指定します。

'mode'oobMargin が誤差を計算する方法を示す文字列。'cumulative' (既定値) に設定した場合、長さ NTrees のベクトルです。ここで、1 番目の要素は trees(1) からの平均マージンを出力し、2 番目の列は trees(1:2) からの平均マージンを出力し、trees(1:NTrees) まで以下同様です。'individual' に設定すると、mar は長さ NTrees のベクトルになります。ここで、各要素は集団内の各ツリーからの平均マージンです。'ensemble' に設定すると、mar は集団全体の累積平均マージンを示すスカラーとなります。
'trees'この計算に含めるツリーを示すインデックスのベクトル。既定の設定では、この引数は 'all' に設定され、メソッドはすべてのツリーを使用します。'trees' が数値ベクトルである場合、メソッドは 'cumulative' モードと 'individual' モードでは長さ 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。'ensemble' モードではスカラーを返します。たとえば、'cumulative' モードで、最初の要素は trees(1) からの平均マージンを出力し、2 番目の要素は trees(1:2) からの平均マージンを出力し、以下同様です。
'treeweights'ツリーの重みのベクトル。このベクトルは、'trees' ベクトルと同じ長さでなければなりません。oobMeanMargin 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、重み付けされた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。'individual' モードでこの引数を使用することはできません。

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