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resubMargin

再代入による分類マージン

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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。

名前と値の引数

オプションの引数のペアを Name1=Value1,...,NameN=ValueN として指定します。ここで Name は引数名、Value は対応する値です。名前と値の引数は他の引数の後ろにする必要がありますが、ペアの順序は関係ありません。

R2021a より前では、名前と値をそれぞれコンマを使って区切り、Name を引用符で囲みます。

learners

アンサンブルに含まれている 1 から ens.NumTrained までの弱学習器のインデックス。resubMargin は、これらの学習器のみを損失の計算に使用します。

既定値: 1:NumTrained

UseParallel

推定を並列で実行するための指定。false (逐次計算) または true (並列計算) として指定します。並列計算には Parallel Computing Toolbox™ が必要です。特に大規模なデータセットでは、並列推定の方が逐次推定よりも高速になる可能性があります。並列計算は木学習器でのみサポートされます。

既定値: false

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。

例

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ライブ スクリプトを開く

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

詳細

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参考

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