resubPredict

R2026b

再代入によるアンサンブル分類の観測値の分類

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構文

label = resubPredict(ens)
label = resubPredict(ens,Name=Value)
[label,score] = resubPredict(ens,___)

説明

label = resubPredict(ens) は、ens.X に格納されている予測子データを使用して、学習済みアンサンブル分類モデル ens の予測クラス ラベルのベクトルを返します。label のデータ型は学習応答データ ens.Y と同じで、エントリ数は ens.X の行数と同じです。

例

label = resubPredict(ens,Name=Value) では、1 つ以上の名前と値の引数を使用して追加オプションを指定します。たとえば、損失の計算に使用する弱学習器のインデックスや計算を並列に実行するかどうかを指定できます。

[label,score] = resubPredict(ens,___) は、前述の構文におけるいずれかの入力引数の組み合わせを使用して、すべてのクラスのスコアを追加で返します。

例

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ライブ スクリプトを開く

アンサンブル分類について、fisheriris データの誤分類の総数を調べます。

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);

誤分類の総数を求めます。

Ypredict = resubPredict(ens); % The predictions
Ysame = strcmp(Ypredict,species); % True when Ypredict and species are equal
sum(~Ysame) % Number of different predictions
ans = 
5

入力引数

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アンサンブル分類モデル。fitcensemble で学習させた ClassificationEnsemble または ClassificationBaggedEnsemble モデル オブジェクトとして指定します。

名前と値の引数

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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 は引数名で、Value は対応する値です。名前と値の引数は他の引数の後に指定しなければなりませんが、ペアの順序は重要ではありません。

R2021a より前では、コンマを使用して名前と値をそれぞれ区切り、、Name を引用符で囲みます。

例: resubPredict(ens,Learners=[1 2 3 5],UseParallel="auto") は、アンサンブル内の 1 番目、2 番目、3 番目、および 5 番目の学習器を resubPredict で使用し、計算を並列に実行するように指定します。

resubPredict で使用するアンサンブル内の弱学習器のインデックス。範囲 [1:ens.NumTrained] の正の整数のベクトルとして指定します。既定では、この関数はすべての学習器を使用します。

例: Learners=[1 2 4]

データ型: single | double

ワーカーの並列プールを使用して計算を並列実行するためのオプション。次のいずれかの値を指定します。

  • "off" — MATLAB® クライアントで逐次実行します。

  • "auto" — 並列プールが開いている場合、または MATLAB が並列プールを自動的に作成できる場合は、その並列プールを使用します。並列プールが利用できない場合は、MATLAB クライアントでシリアル実行します。

  • "on" — 並列プールが開いている場合、または MATLAB が並列プールを自動的に作成できる場合は、その並列プールを使用します。並列プールが利用できない場合は、エラーをスローします。

並列プールが開いておらず、自動プール作成が有効になっている場合、MATLAB は既定のクラスター プロファイルを使用して並列プールを開きます。MATLAB で並列プールを使用して計算を実行するには、Parallel Computing Toolbox™ が必要です。詳細については、自動並列サポートを使用した MATLAB 関数の実行 (Parallel Computing Toolbox)を参照してください。

R2026b より前: 並列実行するには、UseParallel を true に設定します。

例: UseParallel="auto"

データ型: char | string

出力引数

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予測クラス ラベル。categorical 配列、文字配列、logical ベクトル、数値ベクトル、または文字ベクトルの cell 配列として返されます。

label のデータ型は ens.ClassNames と同じで、行数は ens.X と同じです。

分類スコア。N 行 K 列の行列として返されます。ここで、N は ens.X の行数、K は ens のクラスの数です。score の値が高ければ、観測が対応するクラスに属している可能性が高いことを示します。

詳細

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拡張機能

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バージョン履歴

R2011a で導入

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参考

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