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resubPredict

再代入によるアンサンブル応答の予測

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構文

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

説明

Yfit = resubPredict(ens) は、データ ens.X について ens が予測した応答を返します。Yfit は、関数 fitrensemble が ens の作成に使用したデータに関する ens の予測です。

Yfit = resubPredict(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

fitrensemble で作成されたアンサンブル回帰。

名前と値の引数

オプションの引数のペアを Name1=Value1,...,NameN=ValueN として指定します。ここで Name は引数名、Value は対応する値です。名前と値の引数は他の引数の後ろにする必要がありますが、ペアの順序は関係ありません。

R2021a より前では、名前と値をそれぞれコンマを使って区切り、Name を引用符で囲みます。

learners

アンサンブルに含まれている 1 から ens.NumTrained までの弱学習器のインデックス。resubPredict 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

UseParallel

推定を並列で実行するための指定。false (逐次計算) または true (並列計算) として指定します。並列計算には Parallel Computing Toolbox™ が必要です。特に大規模なデータセットでは、並列推定の方が逐次推定よりも高速になる可能性があります。並列計算は木学習器でのみサポートされます。

既定値: false

出力引数

Yfit

ens.X 要素をもつ、学習データに対する予測された応答のベクトル。

例

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ライブ スクリプトを開く

carsmall データによる燃費の再代入予測を求め、学習データに対する平均二乗平均差分を調べます。

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ます。 

ens = fitrensemble(X,MPG,'Method','LSBoost','Learners','Tree');

MPG の再代入予測を求めます。

Yfit = resubPredict(ens);

学習データに対する再代入予測の平均二乗差分を計算します。

MSE = mean((Yfit - ens.Y).^2)
MSE = 0.5836

resubLoss の場合と同じ結果であることを確認します。

resubLoss(ens)
ans = 0.5836

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参考

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