Answers最新のリリースでは、このページがまだ翻訳されていません。このページの最新版は英語でご覧になれます。内の予測子データをどの程度の精度で分類するかを表すスカラーです。内のクラス確率を正規化します。汎化または再代入の品質に対する尺度です。解釈は損失関数と加重スキームによって異なりますが、一般に、優れた分類器の方が分類損失値が小さくなります。ラベルに対する分類誤差を返します。内のクラス確率を正規化します。ラベルと比較した分類誤差を返します。以上の名前と値のペアの引数を使用してオプションを指定します。損失関数や分類の重みを指定できます。データセットを読み込みます。分類器を学習させます。陽性クラスであることを指定します。プロパティが含まれています。推定して、アルゴリズムの一般化の精度を特定します。データセットを読み込みます。分類器を学習させます。陽性クラスであることを指定します。プロパティが含まれています。分類器が格納されています。検定標本ヒンジ損失を推定して、アルゴリズムの一般化の精度を特定します。近いことが推奨されます。オブジェクトを指定します。標本データテーブル標本データ。テーブルとして指定します。つの予測子変数に対応します。含めることができます。学習させるために使用したすべての予測子が含まれていなければなりません。配列と複数列の変数は使用できません。指定する必要はありません。入力データもテーブルでなければなりません。内の標準偏差を使用して、予測子データの列が標準化されます。含まれている変数の名前として指定します。スカラーを指定しなければなりません。含めてすべて予測子として扱われます。配列でなければなりません。つの行に対応しなければなりません。数値行列として指定します。学習させた変数と同じでなければなりません。行数は等しくなければなりません。