resubEdge

分類木モデルの再代入分類エッジ

構文

edge = resubEdge(tree)

説明

edge = resubEdge(tree) は、tree.X に格納されている学習データと tree.Y に格納されている対応する真のクラス ラベルを使用して、学習済み分類木モデル tree の再代入分類エッジ (edge) を返します。分類エッジは、データ セット全体で平均したマージンを表す数値スカラー値であり、数値スカラーとして返されます。

例

分類木の品質の評価

フィッシャーのアヤメのデータについて、再代入によって分類木の品質を評価します。

load fisheriris
tree = fitctree(meas,species);
redge = resubEdge(tree)

redge =
    0.9384

入力引数

tree — 分類木モデル

ClassificationTree モデル オブジェクト

分類木モデル。fitctree で学習させた ClassificationTree モデル オブジェクトとして指定します。

詳細

エッジ

"エッジ" は、分類マージンの加重平均値です。重みは tree.Prior のクラス確率です。

マージン

分類 "マージン" は、真のクラスの分類 "スコア" と偽のクラスの最大分類スコアの差です。マージンは、行列 X と同じ行数をもつ列ベクトルです。

スコア (ツリー)

ツリーの場合、葉ノードの分類の "スコア" は、そのノードでの分類の事後確率です。あるノードにおける分類の事後確率とは、分類によって実際にそのノードに達するのに要した学習シーケンスの数を、そのノードまでの学習シーケンスの数で除算した値です。

例については、分類木の事後確率の定義を参照してください。

拡張機能

GPU 配列

Parallel Computing Toolbox™ を使用してグラフィックス処理装置 (GPU) 上で実行することにより、コードを高速化します。

この関数は、GPU 配列を完全にサポートします。詳細は、GPU での MATLAB 関数の実行 (Parallel Computing Toolbox)を参照してください。

バージョン履歴

R2011a で導入

参考

edge | resubMargin | resubLoss | resubPredict | fitctree | ClassificationTree