margin

k 最近傍分類器のマージン

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構文

m = margin(mdl,Tbl,ResponseVarName)
m = margin(mdl,Tbl,Y)
m = margin(mdl,X,Y)

説明

m = margin(mdl,Tbl,ResponseVarName) は、データ Tbl と分類 Tbl.ResponseVarName を使用して mdl の分類マージンを返します。mdl を学習させるために使用した応答変数が Tbl に含まれている場合、ResponseVarName を指定する必要はありません。

m は、長さ size(Tbl,1) の数値ベクトルとして返されます。m の各エントリは、mdl を使用して計算した、対応する Tbl の行および Tbl.ResponseVarName 内の対応する真のクラス ラベルに対するマージンを表します。

m = margin(mdl,Tbl,Y) は、データ Tbl と分類 Y を使用して mdl の分類マージンを返します。

m = margin(mdl,X,Y) は、データ X と分類 Y を使用して mdl の分類マージンを返します。m は、長さ size(X,1) の数値ベクトルとして返されます。

例

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に対して k 最近傍分類器を作成します。ここで k = 5 です。

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

5 つの最近傍について分類器を作成します。 

mdl = fitcknn(meas,species,'NumNeighbors',5);

'versicolor' として分類された平均観測値に対する分類器のマージンを調べます。 

X = mean(meas);
Y = {'versicolor'};
m = margin(mdl,X,Y)
m = 
1

5 つの最近傍はすべて 'versicolor' として分類されます。

入力引数

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k 最近傍分類モデル。ClassificationKNN オブジェクトを指定します。

モデルを学習させるために使用する標本データ。table として指定します。Tbl の各行は 1 つの観測値に、各列は 1 つの予測子変数に対応します。オプションとして、Tbl に応答変数用の列を 1 つ追加できます。文字ベクトルの cell 配列ではない cell 配列と複数列の変数は使用できません。

mdl を学習させるために使用した応答変数が Tbl に含まれている場合、ResponseVarName または Y を指定する必要はありません。

table に格納されている標本データを使用して mdl の学習を行う場合、margin の入力データも table に格納されていなければなりません。

データ型: table

応答変数の名前。Tbl 内の変数の名前で指定します。mdl を学習させるために使用した応答変数が Tbl に含まれている場合、ResponseVarName を指定する必要はありません。

ResponseVarName には文字ベクトルまたは string スカラーを指定しなければなりません。たとえば、応答変数が Tbl.response として格納されている場合、'response' として指定します。それ以外の場合、Tbl の列は Tbl.response を含めてすべて予測子として扱われます。

応答変数は、categorical 配列、文字配列、string 配列、logical ベクトル、数値ベクトル、または文字ベクトルの cell 配列でなければなりません。応答変数が文字配列の場合、各要素は配列の 1 つの行に対応しなければなりません。

データ型: char | string

予測子データ。数値行列として指定します。X の各行は 1 つの観測値を、各列は 1 つの変数を表します。

データ型: single | double

クラス ラベル。categorical 配列、文字配列、string 配列、logical ベクトル、数値ベクトル、または文字ベクトルの cell 配列を指定します。Y の各行は、X の対応する行の分類を表します。

データ型: categorical | char | string | logical | single | double | cell

詳細

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バージョン履歴

R2012a で導入

参考

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