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oobPredict

アンサンブルの out-of-bag 応答を予測する

構文

[label,score] = oobPredict(ens)
[label,score] = oobPredict(ens,Name,Value)

説明

[label,score] = oobPredict(ens) は、out-of-bag データの ens に対するクラス ラベルとスコアを返します。

[label,score] = oobPredict(ens,Name,Value) では、1 つ以上の Name,Value の引数ペアで指定された追加オプションを使用して、ラベルとスコアを計算します。

入力引数

ens

関数 fitcensemble を使用して作成された、分類バギングされたアンサンブル。

名前と値のペアの引数

オプションの引数 Name,Value のコンマ区切りペアを指定します。Name は引数名で、Value は対応する値です。Name は引用符で閉じなければなりません。Name1,Value1,...,NameN,ValueN のように、複数の名前と値のペアの引数を任意の順序で指定できます。

'learners'

1 から ens.NumTrained までのアンサンブルに含まれる弱学習器のインデックス。oobEdge は、これらの学習器を損失計算にのみ使用します。

既定値: 1:NumTrained

出力引数

label

学習データ Y と同じデータ型の分類ラベル。(string 配列は文字ベクトルの cell 配列として扱われます)。 N 個の要素または行があります。N は学習観測値の個数です。このラベルは、最も高いスコアのクラスです。スコアが同点の場合は、ens.ClassNames で最も早く出現したラベルになります。

score

N の観測と K のクラスの、NK 列の数値行列。スコア値が高い場合、観測がこのクラスから派生した可能性が高いことを示します。スコアは、0 から 1 までの値です。

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フィッシャーのアヤメのデータに対する out-of-bag 予測およびスコアを検出します。生成される分類が著しく不確実であるスコアを求めます。

標本データセットを読み込みます。

load fisheriris

バギングされた分類木のアンサンブルに学習をさせます。

ens = fitcensemble(meas,species,'Method','Bag');

out-of-bag 予測およびスコアを求めます。

rng(10,'twister') % For reproducibility
[label,score] = oobPredict(ens);

範囲 (0.2,0.8) にあるスコアを求めます。これらのスコアは、生成される分類が著しく不確実です。

unsure = ((score > .2) & (score < .8));
sum(sum(unsure))  % Number of uncertain predictions
ans = 18

詳細

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