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resubLoss

再代入による回帰誤差

構文

L = resubLoss(ens)
L = resubLoss(ens,Name,Value)


説明

L = resubLoss(ens) は、関数 fitrensemble が ens の作成に使用したデータで計算した二乗平均誤差を意味する、再代入損失を返します。

L = resubLoss(ens,Name,Value) では、1 つ以上の Name,Value のペア引数で指定された追加オプションを使用して、損失を計算します。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。

入力引数

ens	fitrensemble で作成されたアンサンブル回帰。

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。resubLoss 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
'lossfun'	損失関数の関数ハンドル、または平均二乗誤差を意味する 'mse'。関数ハンドル fun を渡す場合、resubLoss でこの関数を次のように呼び出します。 FUN(Y,Yfit,W) ここで Y、Yfit、および W は同じ長さの数値ベクトルです。Y は観測された応答、Yfit は予測された応答、W は観測の重みです。 既定値: 'mse'
'mode'	出力 L の意味を表す文字ベクトルまたは string スカラー。 'ensemble' — L は、アンサンブル全体に対する損失を表すスカラー値です。 'individual' — L は、学習された学習器ごとに 1 つの要素をもつベクトルです。 'cumulative' — L は、学習器の入力リストから学習器 1:J を使用して要素 J が取得されたベクトルです。 既定値: 'ensemble'

出力引数

L	既定では平均二乗誤差となる損失。L は、ベクトルのこともありますが、名前と値のペアの設定によっては別のものを意味する場合もあります。

例

再代入損失の推定

再代入予測と学習データの間の平均二乗差分を求めます。

carsmall データセットを読み込み、馬力と車両重量を予測子として選択します。

load carsmall
X = [Horsepower Weight];

回帰木のアンサンブルに学習をさせ、学習データに対する予測の平均二乗差分を求めます。

ens = fitrensemble(X,MPG);
MSE = resubLoss(ens) 

MSE = 0.5836

参考

loss | resubLoss | resubPredict

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