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oobLoss

Error de regresión fuera de la bolsa

Sintaxis

L = oobLoss(ens)
L = oobLoss(ens,Name,Value)

Descripción

L = oobLoss(ens) Devuelve el error medio cuadrado calculado para los datos fuera de la bolsa.ens

L = oobLoss(ens,Name,Value) calcula el error con opciones adicionales especificadas por uno o más argumentos de par.Name,Value Puede especificar varios argumentos de par nombre-valor en cualquier orden como.Name1,Value1,…,NameN,ValueN

Argumentos de entrada

ens

Un conjunto de regresión embolvado, construido con.fitrensemble

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.1NumTrainedoobLoss

Predeterminado: 1:NumTrained

'lossfun'

Manija de función para la función de pérdida, o, significa error cuadrado medio.'mse' Si pasa un identificador de función, lo llama comofunoobLoss

FUN(Y,Yfit,W)

Dónde, y son vectores numéricos de la misma longitud. es la respuesta observada, es la respuesta pronosticada, y son los pesos de observación.YYfitWYYfitW

Predeterminado: 'mse'

'mode'

Vector de caracteres o escalar de cadena que representa el significado de la salida:L

  • — es un valor escalar, la pérdida para todo el conjunto.'ensemble'L

  • : es un vector con un elemento por alumno entrenado.'individual'L

  • : es un vector en el que el elemento se obtiene mediante el uso de alumnos de la lista de entrada de alumnos.'cumulative'LJ1:J

Predeterminado: 'ensemble'

Argumentos de salida

L

Error cuadrado medio de las observaciones fuera de bolsa, un escalar. puede ser un vector, o puede representar una cantidad diferente, dependiendo de la configuración de nombre-valor.L

Ejemplos

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Calcule el error de fuera de bolsa para los datos.carsmall

Cargue el conjunto de datos y seleccione el desplazamiento del motor, la potencia y el peso del vehículo como predictores.carsmall

load carsmall X = [Displacement Horsepower Weight];

Entrena un conjunto de árboles de regresión embolvado.

ens = fitrensemble(X,MPG,'Method','Bag');

Encuentre el error de fuera de bolsa.

L = oobLoss(ens)
L = 18.4931 

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