resubEdge

判別分析分類器の再代入分類エッジ

構文

edge = resubEdge(Mdl)

説明

edge = resubEdge(Mdl) は、Mdl.X に格納されている学習データと Mdl.Y に格納されている対応する真のクラス ラベルを使用して、学習済み判別分析分類器 Mdl の再代入分類分類エッジ (edge) を返します。分類エッジは、データ セット全体で平均した分類マージンです。

例

判別分析分類器の再代入エッジの推定

フィッシャーのアヤメのデータに関する判別分析分類器の品質を、再代入により評価します。

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

判別分析分類器を学習させます。

Mdl = fitcdiscr(meas,species);

再代入エッジを計算します。

redge = resubEdge(Mdl)

redge = 
0.9454

入力引数

Mdl — 判別分析分類器

ClassificationDiscriminant モデル オブジェクト

判別分析分類器。fitcdiscr で学習させた ClassificationDiscriminant モデル オブジェクトとして指定します。

詳細

分類エッジ

"エッジ" は、分類"マージン"の重み付き平均値です。重みはクラスの事前確率です。追加の重みを指定した場合は、それぞれのクラスの事前確率の合計になるように正規化された後、加重平均の計算に使用されます。

分類マージン

分類 "マージン" は、真のクラスの分類 "スコア" と偽のクラスの最大分類スコアの差です。

分類マージンは行列 X と同じ行数の列ベクトルです。マージンの値が高い場合、低い値よりも予測の信頼性が高いことを示します。

スコア

判別分析の場合、分類の "スコア" は分類の事後確率です。判別分析の事後確率の定義については、事後確率を参照してください。

バージョン履歴

R2011b 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。

モデル タイプ	モデル オブジェクト	オブジェクト関数
判別分析分類モデル	ClassificationDiscriminant	resubEdge, resubLoss, resubMargin, resubPredict
	ClassificationPartitionedModel	kfoldEdge, kfoldLoss, kfoldMargin, kfoldPredict
分類用の判別分析学習器のアンサンブル	ClassificationEnsemble	resubEdge, resubLoss, resubMargin, resubPredict
	ClassificationPartitionedEnsemble	kfoldEdge, kfoldLoss, kfoldMargin, kfoldPredict
ガウス カーネル分類モデル	ClassificationPartitionedKernel	kfoldEdge, kfoldLoss, kfoldMargin, kfoldPredict
	ClassificationPartitionedKernelECOC	kfoldEdge, kfoldLoss, kfoldMargin, kfoldPredict
線形分類モデル	ClassificationPartitionedLinear	kfoldEdge, kfoldLoss, kfoldMargin, kfoldPredict
	ClassificationPartitionedLinearECOC	kfoldEdge, kfoldLoss, kfoldMargin, kfoldPredict
ニューラル ネットワーク分類モデル	ClassificationNeuralNetwork	resubEdge, resubLoss, resubMargin, resubPredict
	ClassificationPartitionedModel	kfoldEdge, kfoldLoss, kfoldMargin, kfoldPredict
サポート ベクター マシン (SVM) 分類モデル	ClassificationSVM	resubEdge, resubLoss, resubMargin, resubPredict
	ClassificationPartitionedModel	kfoldEdge, kfoldLoss, kfoldMargin, kfoldPredict

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。

参考

クラス

• ClassificationDiscriminant

関数

• fitcdiscr | edge | resubMargin

トピック

• 判別分析による分類