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resubLoss

Error de regresión por reenvío

Sintaxis

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

Descripción

L = resubLoss(ens) Devuelve la pérdida de reenvío, es decir, el error medio cuadrado calculado para los datos que se utilizaron para crear.fitrensembleens

L = resubLoss(ens,Name,Value) calcula la pérdida 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

Conjunto de regresión creado 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.1NumTrainedresubLoss

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 comofunresubLoss

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

Pérdida, por abandono el error cuadrado medio. puede ser un vector, y puede significar cosas diferentes, dependiendo de la configuración del par nombre-valor.L

Ejemplos

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Encuentre la diferencia media cuadrada entre las predicciones de reenvío y los datos de entrenamiento.

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

load carsmall X = [Horsepower Weight];

Entrena un conjunto de árboles de regresión y encuentra la diferencia media cuadrada de las predicciones de los datos de entrenamiento.

ens = fitrensemble(X,MPG); MSE = resubLoss(ens) 
MSE = 0.5836 

Consulte también

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