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oobPredict

Predecir la respuesta fuera de bolsa del conjunto

Sintaxis

[label,score] = oobPredict(ens)
[label,score] = oobPredict(ens,Name,Value)

Descripción

[label,score] = oobPredict(ens) Devuelve etiquetas de clase y puntuaciones para los datos fuera de la bolsa.ens

[label,score] = oobPredict(ens,Name,Value) calcula las etiquetas y las puntuaciones con opciones adicionales especificadas por uno o más argumentos de par.Name,Value

Argumentos de entrada

ens

Un conjunto de clasificación en bolsas, construido con.fitcensemble

Argumentos de par nombre-valor

Especifique pares de argumentos separados por comas opcionales. es el nombre del argumento y es el valor correspondiente. deben aparecer dentro de las cotizaciones.Name,ValueNameValueName Puede especificar varios argumentos de par de nombre y valor en cualquier orden como.Name1,Value1,...,NameN,ValueN

'learners'

Índices de estudiantes débiles en el conjunto que van desde. solo usa estos alumnos para calcular la pérdida.1ens.NumTrainedoobEdge

Predeterminado: 1:NumTrained

Argumentos de salida

label

Etiquetas de clasificación del mismo tipo de datos que los datos de entrenamiento.Y (The software treats string arrays as cell arrays of character vectors.) Hay elementos o filas, donde está el número de observaciones de formación.NN La etiqueta es la clase con la puntuación más alta. En caso de empate, la etiqueta es la más temprana.ens.ClassNames

score

Matriz a-por-numérica para observaciones y clases.NKNK Una puntuación alta indica que es probable que una observación venga de esta clase. Las puntuaciones están en el rango a.01

Ejemplos

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Encuentre las predicciones y puntuaciones fuera de bolsa para los datos de iris de Fisher. Encuentre las puntuaciones con una incertidumbre notable en las clasificaciones resultantes.

Cargue el conjunto de datos de ejemplo.

load fisheriris

Entrena un conjunto de árboles de clasificación en bolsas.

ens = fitcensemble(meas,species,'Method','Bag');

Encuentra las predicciones y puntuaciones fuera de la bolsa.

[label,score] = oobPredict(ens);

Encuentra las puntuaciones en el rango.(0.2,0.8) Estas puntuaciones tienen una incertidumbre notable en las clasificaciones resultantes.

unsure = ((score > .2) & (score < .8)); sum(sum(unsure))  % Number of uncertain predictions
ans = 12 

Más acerca de

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Consulte también

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