resubMargin

判別分析分類器の再代入分類マージン

構文

m = resubMargin(Mdl)

説明

m = resubMargin(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 の再代入分類マージンの値 m を返します。m は Mdl.Y と同じ長さの数値列ベクトルとして返されます。m の各エントリの推定は、学習させた判別分析分類器 Mdl、Mdl.X の対応する行、真のクラス ラベル Mdl.Y を使用して実行されます。

例

判別分析分類器の再代入マージンの推定

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マージンを、再代入により検出します。複数のエントリを調べます。

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

判別分析分類器を学習させます。

Mdl = fitcdiscr(meas,species);

再代入マージンを計算し、その中のいくつかを表示します。

m = resubMargin(Mdl);
m(1:25:end)

ans = 6×1

    1.0000
    1.0000
    0.9998
    0.9998
    1.0000
    0.9946

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を表します。

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 | margin

トピック

• 判別分析による分類