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crossval

クラス: ClassificationTree

交差検証を使用した決定木

構文

cvmodel = crossval(model)
cvmodel = crossval(model,Name,Value)

説明

cvmodel = crossval(model) は、近似された分類木である model から分割されたモデルを作成します。既定の設定では、crossval は 学習データに 10 分割交差検証を使用して、cvmodel を作成します。

cvmodel = crossval(model,Name,Value) は、1 つまたは複数の Name,Value ペア引数で指定される追加オプションを使用して、分割されたモデルを作成します。

入力引数

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model

fitctree を使用して作成される分類モデル。

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。

交差検証分割。'CVPartition' と、関数 cvpartition によって作成された cvpartition オブジェクトから構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。crossval は、cvpartition を使用してデータをサブセットに分割します。

次の 4 つのオプション、'CVPartition''Holdout''KFold' または 'Leaveout' のいずれか 1 つだけを使用することができます。

ホールドアウト検証に使用するデータの比率。'Holdout' と範囲 (0,1) のスカラー値から構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。

次の 4 つのオプション、'CVPartition''Holdout''KFold' または 'Leaveout' のいずれか 1 つだけを使用することができます。

例: 'Holdout',0.3

データ型: single | double

交差検証済みモデルで使用する分割数。'KFold' と 1 より大きい正の整数値から構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。

次の 4 つのオプション、'CVPartition''Holdout''KFold' または 'Leaveout' のいずれか 1 つだけを使用することができます。

例: 'KFold',3

データ型: single | double

Leave-one-out 法の交差検証のフラグ。'Leaveout''on' または 'off' で構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。Leave-one-out 法は 'KFold' の特別なケースであり、分割数が観測値の個数と等しくなります。

次の 4 つのオプション、'CVPartition''Holdout''KFold' または 'Leaveout' のいずれか 1 つだけを使用することができます。

例: 'Leaveout','on'

出力引数

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分割されたモデル。ClassificationPartitionedModel オブジェクトとして返されます。

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電離層データの分類モデルを作成した後で、交差検証済みモデルを作成します。kfoldLoss を使用してモデルの品質を評価します。

load ionosphere
tree = fitctree(X,Y);
cvmodel = crossval(tree);
L = kfoldLoss(cvmodel)
L = 0.1111

ヒント

  • "kfold" メソッドおよび kfoldLoss などの cvmodel のプロパティを使用して交差検証されたデータでの model の予測パフォーマンスを評価します。

代替方法

最初に決定木を作成することなく、データから直接交差検証ツリーを作成できます。それには、fitctree に、これらの 5 つのオプションの 1 つを含めます。それらは、'CrossVal''KFold''Holdout''Leaveout' または 'CVPartition' です。