使用して独自の関数を指定します。損失関数の詳細については、分類損失を参照してください。含まれる変数の名前から構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。対応する重みが適用されます。行数と等しくなければなりません。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。正規化され、合計が各クラスの事前確率の値になります。関数は分類モデルの予測誤差を評価します。複数のモデルで同じタイプの損失を比較した場合、損失が低い方が予測モデルとして優れていることになります。以下のシナリオを考えます。加重平均分類損失です。バイナリ分類は以下です。使用して符号化されます。対する生の分類スコアです。分類する分類スコアです。は正しい分類を示しており、平均損失に対する寄与は大きくありません。正しくない分類を示しており、平均損失に大きく寄与します。サポートするアルゴリズムの場合、次のようになります。構成されるベクトルです。プロパティ内の順序に対応します。プロパティ内のクラスの順序に対応します。観測された真のクラスについてモデルが予測するスカラー分類スコアです。観測値の重みは正規化され、合計は対応するクラスの事前確率になります。なるように正規化されます。したがって、次のようになります。使用して指定できる、サポートされる損失関数は次の表のようになります。'classiferror'L=∑j=1nwjI{y^j≠yj}.これは重み付きの誤分類観測値の比率です。インジケーター関数です。'mincost'最小コスト。ついて使用することにより計算されます。列のベクトルを推定します。バイナリおよびマルチクラス分類におけるクラスの事後確率の列ベクトルです。プロパティに格納されるコスト行列です。