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kfoldfun
回帰での関数の交差検証
説明
例
カスタム損失関数の使用による回帰損失の推定
回帰木モデルに学習をさせてから、カスタム k 分割損失関数を使用してこれを交差検証します。
imports-85
データセットを読み込みます。データのサブセットを使用して回帰木に学習させます。
load imports-85 Mdl = fitrtree(X(:,[4 5]),X(:,16),... 'PredictorNames',{'Length','Width'},... 'ResponseName','Price');
回帰木を交差検証し、平均二乗誤差を取得します。
CVMdl = crossval(Mdl); L = kfoldLoss(CVMdl)
L = 1.9167e+07
計算に予測ではなく学習応答の単純平均を使用する場合の誤差を調べます。
f = @(CMP,Xtrain,Ytrain,Wtrain,Xtest,Ytest,Wtest)...
mean((Ytest-mean(Ytrain)).^2)
f = function_handle with value:
@(CMP,Xtrain,Ytrain,Wtrain,Xtest,Ytest,Wtest)mean((Ytest-mean(Ytrain)).^2)
mean(kfoldfun(CVMdl,f))
ans = 6.3586e+07
入力引数
CVMdl
— 交差検証済みモデル
RegressionPartitionedModel
オブジェクト | RegressionPartitionedEnsemble
オブジェクト | RegressionPartitionedGAM
オブジェクト | RegressionPartitionedGP
オブジェクト | RegressionPartitionedSVM
オブジェクト
交差検証済みモデル。RegressionPartitionedModel
オブジェクト、RegressionPartitionedEnsemble
オブジェクト、RegressionPartitionedGAM
オブジェクト、RegressionPartitionedGP
オブジェクト、または RegressionPartitionedSVM
オブジェクトとして指定します。
fun
— 交差検証関数
関数ハンドル
交差検証関数。関数ハンドルを指定します。fun
の構文は次のとおりです。
testvals = fun(CMP,Xtrain,Ytrain,Wtrain,Xtest,Ytest,Wtest)
CMP
は、CVMdl
.Trained
プロパティの 1 つの要素に保存されたコンパクト モデルです。Xtrain
は、予測値の学習行列です。Ytrain
は、応答値の学習配列です。Wtrain
は観測に適用される学習の重みです。Xtest
およびYtest
は、重みWtest
が関連付けられたテスト データです。戻り値
testvals
は、すべての分割で同じサイズでなければなりません。
データ型: function_handle
出力引数
vals
— 交差検証の結果
数値行列
交差検証の結果。数値行列として返されます。vals
には testvals
出力の配列が格納され、すべての分割で垂直に連結されます。たとえば、すべての分割からの testvals
が、長さ N
の数値ベクトルである場合、kfoldfun
は、1 つの分割につき 1 行で KFold
行 N
列の数値行列を返します。
データ型: double
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、
fitrtree
またはfitrensemble
で当てはめられた回帰木モデル オブジェクトの 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
MATLAB コマンド
次の MATLAB コマンドに対応するリンクがクリックされました。
コマンドを MATLAB コマンド ウィンドウに入力して実行してください。Web ブラウザーは MATLAB コマンドをサポートしていません。
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