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margin

分類マージン

構文

m = margin(obj,X,Y)

説明

m = margin(obj,X,Y) は、予測子 X の行列とクラス ラベル Y に対する分類マージンを返します。この定義については、定義を参照してください。

入力引数

obj

クラス ClassificationDiscriminant または CompactClassificationDiscriminant の判別分析分類器。通常、fitcdiscr で構築されます。

X

各行が 1 つの観測値、各列が 1 つの予測子を表す行列。X の行数は、obj の予測子の数と等しくなければなりません。

Y

obj に存在するのと同じデータ型のクラス ラベル。Y の要素数は、X の行数と等しくなければなりません。

出力引数

m

長さ size(X,1) の数値列ベクトル。m の各エントリは、obj を使用して計算された、対応する行の X と (真のクラス) Y のマージンを示します。

先頭 2 列のデータで学習された、フィッシャーのアヤメ データの分類マージンを計算し、最後の 10 エントリを表示します。

load fisheriris
X = meas(:,1:2);
obj = fitcdiscr(X,species);
M = margin(obj,X,species);
M(end-10:end)

ans =
    0.6551
    0.4838
    0.6551
   -0.5127
    0.5659
    0.4611
    0.4949
    0.1024
    0.2787
   -0.1439
   -0.4444

すべてのデータについて学習した分類器の方が優れています。

obj = fitcdiscr(meas,species);
M = margin(obj,meas,species);
M(end-10:end)

ans =
    0.9983
    1.0000
    0.9991
    0.9978
    1.0000
    1.0000
    0.9999
    0.9882
    0.9937
    1.0000
    0.9649

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