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resubMargin

再代入による分類マージン

構文

margin = resubMargin(ens)
margin = resubMargin(ens,Name,Value)

説明

margin = resubMargin(ens) は、学習データで ens により取得される分類マージンを返します。

margin = resubMargin(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、マージンを計算します。

入力引数

ens

関数 fitcensemble で作成されたアンサンブル分類。

名前と値のペアの引数

オプションの Name,Value 引数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 は引用符で囲ま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、任意の順番で指定できます。

'learners'

1 から 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。resubMargin は、これらの学習器をマージンの計算にのみ使用します。

既定値: 1:NumTrained

出力引数

margin

分類マージンを含む長さ size(ens.X,1) の数値列ベクトル。

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フィッシャーのアヤメのデータを分類するアンサンブルについて、再代入マージンを求めます。

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

AdaBoostM2 を使用して 100 本のブースティング分類木のアンサンブルに学習をさせます。

t = templateTree('MaxNumSplits',1); % Weak learner template tree object
ens = fitcensemble(meas,species,'Method','AdaBoostM2','Learners',t);

再代入マージンを求めます。

margin = resubMargin(ens);
[min(margin) mean(margin) max(margin)]
ans = 1×3

   -0.5674    3.2486    4.6245

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