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oobPredict

アンサンブルの out-of-bag 応答を予測する

構文

Yfit = oobPredict(ens)
Yfit = oobPredict(ens,Name,Value)

説明

Yfit = oobPredict(ens) は、ens の out-of-bag データについて予測された応答を返します。

Yfit = oobPredict(ens,Name,Value) では、1 つまたは複数の Name,Value の引数ペアで指定された追加オプションを使用して、応答を予測します。

入力引数

ens

関数 fitrensemble を使用して作成された、回帰バギングされたアンサンブル。

名前と値のペアの引数

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。

'learners'

アンサンブルに含まれている 1 から NumTrained までの弱学習器のインデックス。oobLoss は、これらの学習器のみを損失の計算に使用します。

既定値: 1:NumTrained

出力引数

Yfit

out-of-bag データに対して予測された応答のベクトル。Yfit には、size(ens.X,1) 個の要素が格納されます。

このコマンドを使用して、弱学習器 L に対する out-of-bag 観測のインデックスを検出できます。

~ens.UseObsForLearner(:,L)

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carsmall データセットの out-of-bag 予測を計算します。近似の最初の 3 項を表示します。

carsmall データセットを読み込み、排気量、馬力および車両重量を予測子として選択します。

load carsmall
X = [Displacement Horsepower Weight];

バギングされた回帰木のアンサンブルに学習をさせます。

ens = fitrensemble(X,MPG,'Method','Bag');

out-of-bag 予測を求め、当てはめの最初の 3 項を表示します。

Yfit = oobPredict(ens);
Yfit(1:3) % First three terms
ans = 3×1

   16.0168
   15.9546
   16.1831

詳細

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