分類誤差
L = loss(obj,X,Y)
L = loss(obj,X,Y,Name,Value)
は、L
= loss(obj
,X
,Y
)Y
に真の分類が格納されている場合に分類損失 (obj
がどの程度の精度で X
内のデータを分類するかを表すスカラー) を返します。
損失を計算する場合、loss
は Y
のクラス確率を、obj
の Prior
プロパティに格納されている学習に使用されるクラス確率に正規化します。
は、1 つまたは複数の L
= loss(obj
,X
,Y
,Name,Value
)Name,Value
のペア引数で指定された追加オプションを使用した、損失を戻します。
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クラス |
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各行が 1 つの観測値、各列が 1 つの予測子を表す行列。 |
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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。
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組み込み損失関数名 (表の文字ベクトルまたは string スカラー) または関数ハンドル。
損失関数の詳細については、分類損失を参照してください。 既定値: | ||||||||||||||||
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長さ 既定値: |
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分類損失。スカラー。 |