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margin

Margen del clasificador de vecino más cercanok

Descripción

m = margin(mdl,tbl,ResponseVarName) Devuelve el for con los datos y la clasificación.márgenes de clasificaciónmdltbltbl.ResponseVarName Si contiene la variable de respuesta utilizada para entrenar, no es necesario especificar.tblmdlResponseVarName

se devuelve como un vector numérico de longitud.msize(tbl,1) Cada entrada en representa el margen de la fila correspondiente y la etiqueta true Class correspondiente en, calculada utilizando.mtbltbl.ResponseVarNamemdl

m = margin(mdl,tbl,Y) Devuelve los márgenes de clasificación para los datos y la clasificación.mdltblY

ejemplo

m = margin(mdl,X,Y) Devuelve los márgenes de clasificación para los datos y la clasificación. se devuelve como un vector numérico de longitud.mdlXYmsize(X,1)

Ejemplos

contraer todo

Cree un clasificador de vecino más cercano para los datos de iris de Fisher, dondek

<math display="block">
<mrow>
<mi>k</mi>
</mrow>
</math>
= 5.

Cargue el conjunto de datos de Fisher Isis.

load fisheriris

Cree un clasificador para cinco vecinos más cercanos.

mdl = fitcknn(meas,species,'NumNeighbors',5);

Examine el margen del clasificador para una observación media clasificada como.'versicolor'

X = mean(meas); Y = {'versicolor'}; m = margin(mdl,X,Y)
m = 1 

Los cinco vecinos más cercanos clasifican como.'versicolor'

Argumentos de entrada

contraer todo

-modelo de clasificador de vecino más cercano, especificado como un objeto.kClassificationKNN

Datos de ejemplo utilizados para entrenar el modelo, especificado como una tabla. Cada fila de corresponde a una observación, y cada columna corresponde a una variable predictora.tbl Opcionalmente, puede contener una columna adicional para la variable de respuesta.tbl 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.tblmdlResponseVarNameY

Si entrena con datos de ejemplo contenidos en a, los datos de entrada paramdltable margin también debe estar en una tabla.

Tipos de datos: table

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.tblmdlResponseVarName

Debe especificar 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.response

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

Datos de predictor, especificados como una matriz numérica. Cada fila de representa una observación y cada columna representa una variable.X

Tipos de datos: single | double

Etiquetas de clase, especificadas como una matriz categórica, de caracteres o de cadena, Vector lógico o numérico o matriz de celdas de vectores de caracteres. Cada fila de representa la clasificación de la fila correspondiente de.YX

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

Más acerca de

contraer todo

Margen

La clasificación para cada observación es la diferencia entre la clasificación de la clase verdadera y la puntuación de clasificación máxima para las clases falsas.MargenPuntuación

Puntuación

La de una clasificación es la probabilidad posterior de la clasificación.Puntuación La probabilidad posterior es el número de vecinos con esa clasificación dividida por el número de vecinos. Para obtener una definición más detallada que incluya pesos y probabilidades previas, consulte.Probabilidad posterior

Capacidades ampliadas

Introducido en R2012a