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resubPredict

再代入によるアンサンブル回帰の応答の予測

説明

Yfit = resubPredict(ens) は、データ ens.X について ens で予測された応答を含む ens.X 要素のベクトルを返します。Yfit には、関数 fitrensembleens の作成に使用されたデータに関する ens の予測が格納されます。

Yfit = resubPredict(ens,Name=Value) では、1 つ以上の名前と値の引数を使用して追加オプションを指定します。たとえば、応答を予測するための弱学習器のインデックスや計算を並列に実行するかどうかを指定できます。

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carsmall データによる燃費の再代入予測を求め、学習データに対する平均二乗平均差分を調べます。

carsmall データ セットを読み込み、馬力と車両重量を予測子として選択します。

load carsmall
X = [Horsepower Weight];

回帰木のアンサンブルに学習をさせます。

ens = fitrensemble(X,MPG,Method="LSBoost",Learners="Tree");

MPG の再代入予測を求めます。

Yfit = resubPredict(ens);

学習データに対する再代入予測の平均二乗差分を計算します。

MSE = mean((Yfit - ens.Y).^2)
MSE = 0.5836

resubLoss の場合と同じ結果であることを確認します。

resubLoss(ens)
ans = 0.5836

入力引数

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アンサンブル回帰モデル。fitrensemble で学習させた RegressionEnsemble モデル オブジェクトとして指定します。

名前と値の引数

オプションの引数のペアを Name1=Value1,...,NameN=ValueN として指定します。ここで Name は引数名、Value は対応する値です。名前と値の引数は他の引数の後ろにする必要がありますが、ペアの順序は関係ありません。

R2021a より前では、名前と値をそれぞれコンマを使って区切り、Name を引用符で囲みます。

例: resubPredict(ens,Learners=[1 2 3 5],UseParallel=true) は、アンサンブル内の 1 番目、2 番目、3 番目、および 5 番目の学習器を使用し、計算を並列に実行するように指定します。

resubPredict で使用するアンサンブル内の弱学習器のインデックス。範囲 [1:ens.NumTrained] の正の整数のベクトルとして指定します。既定では、すべての学習器が使用されます。

例: Learners=[1 2 4]

データ型: single | double

並列実行のフラグ。数値または logical の 1 (true) または 0 (false) として指定します。UseParallel=true を指定した場合、関数 resubPredictparfor を使用して for ループの反復を実行します。Parallel Computing Toolbox™ がある場合、ループが並列に実行されます。

例: UseParallel=true

データ型: logical

出力引数

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予測応答値。X と同じ行数の数値列ベクトルとして返されます。Yfit の各行は、X の対応する行に対して回帰モデル ens に基づいて予測した応答を与えます。

拡張機能

バージョン履歴

R2011a で導入