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3月=利润率(B TBLnew Ynew)
3月=利润率(B Xnew Ynew)
3月=利润率(B TBLnew Ynew param1, val1, param2, val2,…)
3月=利润率(B Xnew Ynew param1, val1, param2, val2,…)
描述
3月=利润率(B TBLnew Ynew)计算表中包含的预测因子的分类边距TBLnew给真实的反应Ynew．你可以省略Ynew如果TBLnew包含响应变量。如果你训练B如果使用表中包含的样例数据，则此方法的输入数据也必须在表中。
3月=利润率(B Xnew Ynew)计算矩阵中包含的预测器的分类边界Xnew给真实的反应Ynew．
Ynew可以是数字向量、字符矩阵、字符串数组、字符向量单元格数组、类别向量或逻辑向量。3月数字数组的大小脑袋——- - - - - -NTrees,在那里脑袋行数是多少TBLnew和Ynew,NTrees这个集合中有多少棵树B．为观察我和树J，3月(I, J)是真实班级的分数与其他班级的最高分数之间的差值。这种方法仅适用于分类集成。
3月=利润率(B TBLnew Ynew param1, val1, param2, val2,…)或3月=利润率(B Xnew Ynew param1, val1, param2, val2,…)指定可选参数名称-值对:
“模式” |
该方法如何计算误差。如果设置为“累积”(默认),保证金计算累积误差和3月是一个脑袋——- - - - - -NTrees矩阵，其中第一列给出错误树(1)，第二列给出错误来自树(1:2)等,树(1:NTrees)．如果设置为“个人”，3月是一个脑袋——- - - - - -NTrees矩阵，其中每个元素都是来自集合中每个树的错误。如果设置为“合奏”，3月一列的长度脑袋显示整个集合的累积边距。 |
“树” |
指示在计算中包含哪些树的指数向量。默认情况下，此参数被设置为“所有”这个方法使用了所有的树。如果“树”是数值向量，该方法返回长度的向量NTrees为“累积”和“个人”模式,NTrees输入向量中的元素数，和标量是多少“合奏”模式。例如，在“累积”Mode，第一个元素给出了误差树(1)，第二个元素给出误差树(1:2)等。 |
“TreeWeights” |
树的权重向量。这个向量的长度必须和“树”向量。该方法使用这些权重来组合指定树的输出，方法是采用加权平均而不是简单的非加权多数投票。中不能使用这个参数“个人”模式。 |
“UseInstanceForTree” |
逻辑大小矩阵脑袋——- - - - - -NTrees指出应该使用哪些树对每次观测进行预测。默认情况下，该方法对所有观测使用所有树。 |
另请参阅
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