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。発生するクラスに観測を割り当てることで、観測の分類が予測されます。スキームまたは詳細レベルを指定します。事後クラス確率推定を返します。設定しなければなりません。エラーがスローされます。スクリプトを開くフィッシャーのアヤメのデータセットを読み込みます。内のクラスの順序を指定します。モデルを学習させます。テンプレートを使用して予測子を標準化し、クラスの順序を指定します。空のプロパティに対して既定値が使用されます。学習データのラベルを予測します。真のラベルと予測されたラベルのランダムなサブセットを印刷します。もつ観測値に正確なラベルを付けます。スクリプトを開くフィッシャーのアヤメのデータセットを読み込みます。内のクラスの順序を指定します。モデルを学習させます。テンプレートを使用して予測子を標準化し、クラスの順序を指定します。空のプロパティに対して既定値が使用されます。スコアは観測から判定境界までの符号付き距離です。バイナリ損失関数を作成します。各観測値のバイナリ損失にマッピングする。中央値を使用してバイナリ学習器の損失を集計する。無名バイナリ損失関数を指定できます。bsxfun(@times,M,s),2)/2;学習データのラベルを予測し、クラスごとのバイナリ損失の中央値を推定します。件の観測の無作為セットについて、クラスごとに中央値の符号を反転したバイナリ損失を出力します。符号が反転した最大損失に基づき、ラベルが予測されます。この結果は、線形損失の中央値が他の損失ほどは効果的に機能しないことを示しています。分類器に学習をさせます。はじめに、学習標本のラベルとクラス事後確率を予測します。次に、グリッド内の各点における最大のクラス事後確率を予測します。結果の可視化フィッシャーのアヤメのデータセットを読み込みます。予測子として花弁の寸法を、応答として種の名前を指定します。テンプレートを作成します。カーネルを指定します。ほとんどのプロパティは空です。分類器を学習させると、適用可能なプロパティが既定値に設定されます。分類器を学習させます。使用して、クラスの順序を指定します。使用して、学習中に診断メッセージを表示します。ベクトルを渡すことで各バイナリ学習器のオプションを調整できます。学習標本のラベルとクラス事後確率を予測します。使用して、ラベルとクラス事後確率の計算中に診断メッセージを表示します。'quadratic'バイナリ損失の平均が最小となるクラスに観測が割り当てられます。無作為な結果の集合を表示します。クラスの順序に対応します。観測された予測子領域の値のグリッドを定義します。グリッド内の各インスタンスの事後確率を予測します。predict(Mdl,[x1Grid(:),x2Grid(:)]);各グリッドの座標では、クラス間の最大クラス事後確率をプロットします。モデルに学習をさせ、並列計算を使用して事後確率を推定します。データセットを読み込みます。確認して、クラス数を決定します。numel(unique(Y));複数のクラスはデータに表示されません。他の多くのクラスは相対的頻度が低くなります。個の分類木弱学習器を使用するアンサンブル学習テンプレートを指定します。