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Modelo aditivo generalizado

Modelo interpretable compuesto por funciones de forma univariadas y bivariadas para clasificación binaria

Utilice fitcgam para ajustar un modelo aditivo generalizado para clasificación binaria.

Un modelo aditivo generalizado (MAG) es un modelo interpretable que explica las puntuaciones de la clase (el logit de las probabilidades de la clase) mediante una suma de funciones de forma univariadas y bivariadas de los predictores. fitcgam utiliza un árbol potenciado como función de forma para cada predictor y, de forma opcional, cada par de predictores; por tanto, la función puede obtener una relación no lineal entre un predictor y la variable de respuesta. Puesto que las contribuciones de cada una de las funciones de forma a la predicción (puntuación de clasificación) están bien separadas, el modelo es fácil de interpretar.

Objetos

ClassificationGAMGeneralized additive model (GAM) for binary classification (desde R2021a)
CompactClassificationGAMCompact generalized additive model (GAM) for binary classification (desde R2021a)
ClassificationPartitionedGAMCross-validated generalized additive model (GAM) for classification (desde R2021a)

Funciones

expandir todo

fitcgamFit generalized additive model (GAM) for binary classification (desde R2021a)
compactReduce size of machine learning model
crossvalCross-validate machine learning model
templateGAMGeneralized additive model (GAM) learner template (desde R2023b)
addInteractionsAdd interaction terms to univariate generalized additive model (GAM) (desde R2021a)
resumeResume training of generalized additive model (GAM) (desde R2021a)
limeLocal interpretable model-agnostic explanations (LIME) (desde R2020b)
partialDependenceCompute partial dependence (desde R2020b)
plotLocalEffectsPlot local effects of terms in generalized additive model (GAM) (desde R2021a)
plotPartialDependenceCreate partial dependence plot (PDP) and individual conditional expectation (ICE) plots
shapleyShapley values (desde R2021a)
predictClassify observations using generalized additive model (GAM) (desde R2021a)
lossClassification loss for generalized additive model (GAM) (desde R2021a)
marginClassification margins for generalized additive model (GAM) (desde R2021a)
edgeClassification edge for generalized additive model (GAM) (desde R2021a)
resubPredictClassify training data using trained classifier
resubLossResubstitution classification loss
resubMarginResubstitution classification margin
resubEdgeResubstitution classification edge
kfoldPredictClassify observations in cross-validated classification model
kfoldLossClassification loss for cross-validated classification model
kfoldMarginClassification margins for cross-validated classification model
kfoldEdgeClassification edge for cross-validated classification model
kfoldfunCross-validate function for classification
compareHoldoutCompare accuracies of two classification models using new data
testckfoldCompare accuracies of two classification models by repeated cross-validation

Temas