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surrogateAssociation

回帰木における代理分岐に対する関連性の平均予測尺度

構文

ma = surrogateAssociation(tree)
ma = surrogateAssociation(tree,N)

説明

ma = surrogateAssociation(tree) は、tree 内の予測子の関連性予測尺度の行列を返します。

ma = surrogateAssociation(tree,N) は、ベクトル N 内のノードについて平均化した関連性予測尺度の行列を返します。

入力引数

tree

fitrtree を使用して構築された回帰木、または compact を使用して構築されたコンパクトな回帰木。

N

tree 内のノード数のベクトル。

出力引数

ma

  • ma = surrogateAssociation(tree)PP 列の行列を返します。P は、tree に含まれている予測子の個数です。ma(i,j) は、変数 i における最適な分割と変数 j における代理分岐の間の関連性予測尺度です。詳細は、アルゴリズムを参照してください。

  • ma = surrogateAssociation(tree,N) は、ベクトル N 内のノードで平均化した変数間の関連性予測尺度を表す、PP 列を返します。N には、1 から max(tree.NumNodes) までのノード数が含まれます。

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carsmall データセットを読み込みます。DisplacementHorsepower および Weight を予測子変数として指定します。

load carsmall
X = [Displacement Horsepower Weight];

MPG を応答として使用して回帰木を成長させます。欠損値について代理分岐を使用するように指定します。

tree = fitrtree(X,MPG,'surrogate','on');

予測子変数間の関連性の平均予測尺度を求めます。

ma = surrogateAssociation(tree)
ma = 3×3

    1.0000    0.2167    0.5083
    0.4521    1.0000    0.3769
    0.2540    0.2659    1.0000

tree の奇数番目のノードにおける関連性の平均予測尺度を求めます。

N = 1:2:tree.NumNodes;
ma = surrogateAssociation(tree,N)
ma = 3×3

    1.0000    0.1250    0.6875
    0.5632    1.0000    0.5861
    0.3333    0.3148    1.0000

詳細

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アルゴリズム

要素 ma(i,j) は、予測子 j が最適分割予測子となる予測子 i の代理分岐を平均化した関連性予測尺度です。この平均は、予測子 i の最適分割、および予測子 j の代理分岐における関連性予測尺度の正の値を合計し、予測子 ij 間の関連性予測尺度が負になる分割も含めた、予測子 i の最適分割の合計数で除算することによって計算されます。