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margin

Los márgenes de clasificación

Descripción

m = margin(tree,TBL,ResponseVarName) Devuelve los márgenes de clasificación de la tabla de predictores y etiquetas de clase.TBLTBL.ResponseVarName Para la definición, consulte.Margen

m = margin(tree,TBL,Y) Devuelve los márgenes de clasificación de la tabla de predictores y etiquetas de clase.TBLY

m = margin(tree,X,Y) Devuelve los márgenes de clasificación para la matriz de predictores y etiquetas de clase.XY

Argumentos de entrada

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Árbol de clasificación entrenado, especificado como un objeto de modelo o.ClassificationTreeCompactClassificationTree Es decir, es un modelo de clasificación entrenado devuelto por otreefitctree compact.

Datos de ejemplo, especificados como una tabla. Cada fila de corresponde a una observación, y cada columna corresponde a una variable predictora.TBL Opcionalmente, puede contener columnas adicionales para la variable de respuesta y ponderaciones de observación. debe contener todos los predictores utilizados para entrenar.TBLTBLtree No se permiten las variables de varias columnas ni matrices de celdas que no sean matrices de celdas de vectores de caracteres.

Si contiene la variable de respuesta utilizada para entrenar, no es necesario especificar o.TBLtreeResponseVarNameY

Si entrena con datos de ejemplo contenidos en a, los datos de entrada para este método también deben estar en una tabla.treetable

Tipos de datos: table

Datos para clasificar, especificados como una matriz numérica. Cada fila de representa una observación y cada columna representa un predictor. debe tener el mismo número de columnas que los datos utilizados para entrenar. debe tener el mismo número de filas que el número de elementos.XXtreeXY

Tipos de datos: single | double

Nombre de variable de respuesta, especificado como el nombre de una variable en.TBL Si contiene la variable de respuesta utilizada para entrenar, no es necesario especificar.TBLtreeResponseVarName

Si especifica, debe hacerlo como un vector de caracteres o un escalar de cadena.ResponseVarName Por ejemplo, si la variable de respuesta se almacena como, a continuación, especifíquese como.TBL.Response'Response' De lo contrario, el software trata todas las columnas de, incluidos, como predictores.TBLTBL.ResponseVarName

La variable de respuesta debe ser una matriz categórica, de caracteres o de cadena, un vector lógico o numérico o una matriz de vectores de caracteres. Si la variable de respuesta es una matriz de caracteres, cada elemento debe corresponder a una fila de la matriz.

Tipos de datos: char | string

Etiquetas de clase, especificadas como una matriz categórica, de caracteres o de cadena, un vector lógico o numérico o una matriz de vectores de caracteres. debe ser del mismo tipo que la clasificación utilizada para entrenar, y su número de elementos debe ser igual al número de filas de.YtreeX

Tipos de datos: categorical | char | string | logical | single | double | cell

Argumentos de salida

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Margin, devuelto como un vector de columna numérico de longitud.size(X,1) Cada entrada en representa el margen para las filas correspondientes de y (clase verdadera), calculado utilizando.mXYtree

Ejemplos

Calcule el margen de clasificación para los datos de iris de Fisher, entrenado en sus dos primeras columnas de datos y vea las últimas 10 entradas.

load fisheriris X = meas(:,1:2); tree = fitctree(X,species); M = margin(tree,X,species); M(end-10:end)
ans =     0.1111     0.1111     0.1111    -0.2857     0.6364     0.6364     0.1111     0.7500     1.0000     0.6364     0.2000

El árbol de clasificación entrenado en todos los datos es mejor.

tree = fitctree(meas,species); M = margin(tree,meas,species); M(end-10:end)
ans =     0.9565     0.9565     0.9565     0.9565     0.9565     0.9565     0.9565     0.9565     0.9565     0.9565     0.9565

Más acerca de

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Capacidades ampliadas

Consulte también

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