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oobMeanMargin

Clase: TreeBagger

Los márgenes de la media fuera de bolsa

Sintaxis

mar = oobMeanMargin(B)
mar = oobMeanMargin(B,'param1',val1,'param2',val2,...)

Descripción

mar = oobMeanMargin(B) calcula los márgenes de clasificación promedio para las observaciones fuera de bolsa en los datos de entrenamiento, utilizando el Bagger entrenado. promedios de los márgenes sobre todas las observaciones fuera de bolsa. es un vector de fila de longitud, donde es el número de árboles en el conjunto.BoobMeanMarginmarNTreesNTrees

mar = oobMeanMargin(B,'param1',val1,'param2',val2,...) especifica pares de nombre/valor de parámetro opcionales:

'Mode'Vector de caracteres o escalar de cadena que indica cómo calcula los errores.oobMeanMargin Si se establece en (predeterminado), es un vector de longitud donde el primer elemento da el margen medio de, segunda columna da márgenes de media de etc., hasta.'cumulative'NTreestrees(1)trees(1:2)trees(1:NTrees) Si se establece en, es un vector de longitud, donde cada elemento es un margen medio de cada árbol en el conjunto.'individual'marNTrees Si se establece en, es un escalar que muestra el margen medio acumulado para todo el conjunto.'ensemble'mar
'Trees'Vector de índices que indica qué árboles incluir en este cálculo. De forma predeterminada, este argumento se establece en y el método utiliza todos los árboles.'all' Si es un vector numérico, el método devuelve un vector de longitud para y modos, donde es el número de elementos en el vector de entrada y un escalar para el modo.'Trees'NTrees'cumulative''individual'NTrees'ensemble' Por ejemplo, en el modo, el primer elemento da el margen medio de, el segundo elemento da el margen medio de etc.'cumulative'trees(1)trees(1:2)
'TreeWeights'Vector de pesos de árboles. Este vector debe tener la misma longitud que el vector. utiliza estos pesos para combinar la salida de los árboles especificados tomando un promedio ponderado en lugar del voto por mayoría no ponderado simple.'Trees'oobMeanMargin No puede utilizar este argumento en el modo.'individual'