kfoldMargin
交差検証済み分類モデルの分類マージン
説明
例
分類器の k 分割マージンの推定
ionosphere
データを分類するアンサンブルの k 分割のマージンを求めます。
ionosphere
データ セットを読み込みます。
load ionosphere
木の切り株のテンプレートを作成します。
t = templateTree('MaxNumSplits',1);
決定木のアンサンブル分類を学習させます。弱学習器として t
を指定します。
Mdl = fitcensemble(X,Y,'Method','AdaBoostM1','Learners',t);
10 分割交差検証を使用して分類器を交差検証します。
cvens = crossval(Mdl);
k 分割マージンを計算します。マージンの要約統計量を表示します。
m = kfoldMargin(cvens); marginStats = table(min(m),mean(m),max(m),... 'VariableNames',{'Min','Mean','Max'})
marginStats=1×3 table
Min Mean Max
_______ ______ ______
-11.312 7.3236 23.517
入力引数
CVMdl
— 交差検証された分割済みの分類器
ClassificationPartitionedModel
オブジェクト | ClassificationPartitionedEnsemble
オブジェクト | ClassificationPartitionedGAM
オブジェクト
交差検証された分割済みの分類器。ClassificationPartitionedModel
オブジェクト、ClassificationPartitionedEnsemble
オブジェクトまたは ClassificationPartitionedGAM
オブジェクトを指定します。オブジェクトは 2 つの方法で作成できます。
次の表に記載されている学習済み分類モデルをそのオブジェクト関数
crossval
に渡す。次の表に記載されている関数を使用して分類モデルに学習をさせ、その関数の交差検証に関する名前と値の引数のいずれかを指定する。
includeInteractions
— 交互作用項を含むというフラグ
true
| false
モデルの交互作用項を含むというフラグ。true
または false
として指定します。この引数は、一般化加法モデル (GAM) の場合のみ有効です。つまり、この引数を指定できるのは、CVMdl
が ClassificationPartitionedGAM
である場合だけです。
CVMdl
のモデル (CVMdl.Trained
) に交互作用項が含まれる場合、既定値は true
です。モデルに交互作用項が含まれない場合、値は false
でなければなりません。
データ型: logical
出力引数
詳細
分類マージン
バイナリ分類の "分類マージン" は、各観測値における真のクラスの分類スコアと偽のクラスの分類スコアの差です。マルチクラス分類の "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スコアの差を表します。
各マージンのスケールが同じである場合 (つまり、スコア値が同じスコア変換に基づく場合)、マージンを分類の信頼尺度として使用できます。複数の分類器の中で、マージンが大きい分類器の方が優れています。
アルゴリズム
kfoldMargin
は、対応するオブジェクト関数 margin
で説明されているように、分類マージンを計算します。モデル固有の説明については、次の表に示す該当する関数 margin
のリファレンス ページ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。
使用上の注意事項および制限事項:
この関数は、次の交差検証済みモデル オブジェクトの GPU 配列を完全にサポートします。
fitcensemble
で学習させたアンサンブル分類器fitcknn
で学習させた k 最近傍分類器fitcsvm
で学習させたサポート ベクター マシン分類器fitctree
で学習させたマルチクラス分類用の二分決定木
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R2023b: 予測子に欠損値がある観測値を再代入と交差検証の計算に使用
R2023b 以降では、次の分類モデルのオブジェクト関数において、予測子に欠損値がある観測値が再代入 ("resub") と交差検証 ("kfold") による分類エッジ、損失、マージン、および予測の計算でその一部として使用されます。
以前のリリースでは、予測子に欠損値がある観測値は再代入と交差検証の計算で省略されていました。
MATLAB コマンド
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