引数のコンマ区切りペアを指定します。引用符で囲まなければなりません。ように、複数の名前と値のペアの引数を、任意の順番で指定できます。バイナリ学習器の損失関数として線形関数を使用し、損失に基づく復号化方式をバイナリ損失の集計に使用するよう指定します。関数ハンドルバイナリ学習器の損失関数。組み込みの損失関数名または関数ハンドルから構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。次の表で、組み込み関数について説明します。バイナリ損失の式です。なるように正規化されます。各クラスについて平均のバイナリ損失が計算されます。バイナリ損失関数の場合は関数ハンドルを指定します。形式は次のとおりです。列のコーディング行列です。列の分類スコアの行ベクトルです。このスカラーは、特定のクラスのすべての学習器についてバイナリ損失を集計します。平均バイナリ損失を使用して、各クラスの学習器の損失を集計できます。バイナリ学習器の数です。モデルの検定標本ラベルの予測を参照してください。既定値は、バイナリ学習器が返すスコアの範囲によって異なります。既定値について説明します。学習器の線形またはカーネル分類モデルである。よって学習をさせたアンサンブルである。よって学習をさせたアンサンブルである。'binodeviance'すべてのバイナリ学習器が、ロジスティック回帰学習器の線形またはカーネル分類モデルである。設定して、クラスの事後確率を予測するよう指定した。プロパティを表示します。'lossbased'バイナリ損失を集計する復号化方式。構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。詳細は、バイナリ損失を参照してください。ダイバージェンスの最小化により事後確率をあてはめるためのランダムな初期値の個数。非負の整数スカラーから構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。ダイバージェンスを使用する事後推定を参照してください。構造体配列から構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。並列計算を起動するには、以下を行います。ライセンスが必要です。'qp'事後確率推定法。構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。ダイバージェンスを最小化することにより、マルチクラス事後確率が推定されます。ダイバージェンスを使用する事後推定を参照してください。場合、二次計画法を使用して最小二乗問題を解決することでマルチクラス事後確率が推定されます。ライセンスが必要です。詳細については、二次計画法を使用する事後推定を参照してください。