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resubPredict

クラス: ClassificationDiscriminant

分類器の再代入応答の予測

構文

label = resubPredict(obj)
[label,posterior] = resubPredict(obj)
[label,posterior,cost] = resubPredict(obj)

説明

label = resubPredict(obj) は、データ obj.X について obj が予測したラベルを返します。label は、関数 fitcdiscrobj の作成に使用したデータに関する obj の予測です。

[label,posterior] = resubPredict(obj) は、予測に対する事後のクラス確率を返します。

[label,posterior,cost] = resubPredict(obj) は、再代入データのクラスごとの予測誤分類コストを返します。

入力引数

obj

fitcdiscr を使用して作成された判別分析分類器。

出力引数

label

応答 obj は、学習データについて予測します。label は、学習応答データ obj.Y と同じデータ型です。予測されたクラス ラベルは、最小予測誤分類コストを伴うクラス ラベルです。判別分析モデルの使用による予測を参照してください。

posterior

obj が予測する NK 列のクラスの事後確率です。ここで、N は観測値の数、K はクラスの数です。

cost

予測誤分類コストの NK 列の行列です。各コストは、事後確率に対する平均誤分類コストです。

判別分析分類器に関して、フィッシャーのアヤメのデータで発生した誤分類の総数を検出します。

load fisheriris
obj = fitcdiscr(meas,species);
Ypredict = resubPredict(obj); % the predictions
Ysame = strcmp(Ypredict,species); % true when ==
sum(~Ysame) % how many are different?

ans =
     3

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