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resubMargin

再置换分类边际

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语法

margin = resubMargin(ens)
margin = resubMargin(ens，名称，值)

描述

保证金= resubMargin (实体）返回所获得的分类裕度实体它的训练数据。

保证金= resubMargin (实体，名称,值）用一个或多个指定的附加选项计算边距名称,值对参数。

输入参数

实体

创建的分类集成fitcensemble．

名称-值参数

指定可选参数对为Name1 = Value1,…,以=家,在那里的名字参数名称和价值对应的值。名称-值参数必须出现在其他参数之后，但对的顺序无关紧要。

在R2021a之前，使用逗号分隔每个名称和值，并将其括起来的名字在报价。

学习者

集成中弱学习器的指标从1来实体.NumTrained．resubMargin仅使用这些学习器来计算损失。

默认值:1: NumTrained

UseParallel

并行执行推理的指示，指定为假(串行计算)或真正的(并行计算)。并行计算需要并行计算工具箱™。并行推理比串行推理更快，特别是对于大型数据集。并行计算只支持树学习器。万博1manbetx

默认值:假

输出参数

保证金

长度的数值列向量尺寸(ens.X, 1)包含分类边距。

例子

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打开实时脚本

找出对Fisher虹膜数据进行分类的集合的再置换边缘。

加载Fisher虹膜数据集。

负载fisheriris

使用AdaBoostM2训练100个增强分类树的集合。

t = templateTree(“MaxNumSplits”1);弱学习器模板树对象Ens = fitcensemble(meas,species，“方法”，“AdaBoostM2”，“学习者”t);

求再置换边际。

margin = resubMargin(ens);[min(margin) mean(margin) max(margin)]
ans =1×3-0.5674 3.2486 4.6245

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