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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、詳細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。

例

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