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kfoldPredict

学習で使用しない観測の予測応答

構文

yfit = kfoldPredict(obj)

説明

yfit = kfoldPredict(obj) では、分割外の観測値で学習したオブジェクト obj に基づく学習データの応答の予測値を返します。

入力引数

obj

クラス RegressionPartitionedModel のオブジェクト。関数 fitrtree または fitrensemble と共に交差検証オプションの 1 つを使用して、obj を作成します。それらは、'crossval''kfold''holdout''leaveout' または 'cvpartition' です。または、crossval を使用して分類木またはアンサンブル回帰から obj を作成します。

出力引数

yfit

分割外の観測値で学習したモデルに基づく応答データの予測値のベクトル。

分割された回帰モデルを作成し、交差検証損失を調べます。交差検証損失は、yfit と真の応答データの間の平均二乗誤差です。

load carsmall
XX = [Cylinders Displacement Horsepower Weight];
YY = MPG;
tree = fitrtree(XX,YY);
cvmodel = crossval(tree);
L = kfoldLoss(cvmodel)

L =
   26.5271

yfit = kfoldPredict(cvmodel);
mean( (yfit - tree.Y).^2 )

ans =
   26.5271