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保证金

分类的利润率

语法

m = margin(obj,X,Y)

描述

=利润(objXY返回预测器矩阵的分类边界X和类别标签Y.定义请参见更多关于

输入参数

obj

类的判别分析分类器ClassificationDiscriminantCompactClassificationDiscriminant,通常由fitcdiscr

X

矩阵,其中每行表示一个观测值,每列表示一个预测值。的列数X必须等于预测因子的数量obj

Y

类标签中存在的相同数据类型obj.元素的个数Y必须等于的行数X

输出参数

长度的数字列向量大小(X, 1).每一项的对应行的边距X和(真正的阶级)Y,用obj

例子

计算Fisher虹膜数据的分类裕度,对其前两列数据进行训练,并查看最后10个条目:

load fishiris X = meas(:,1:2);obj = fitcdiscr(X,species);M = margin(obj,X,species);M(end-10:end) ans = 0.6551 0.4838 0.6551 -0.5127 0.5659 0.4611 0.4949 0.1024 0.2787 -0.1439 -0.4444

在所有数据上训练的分类器更好:

Obj = fitcdiscr(meas,species);M = margin(obj,meas,species);M(end-10:end) ans = 0.9983 1.0000 0.9991 0.9978 1.0000 1.0000 0.9999 0.9882 0.9937 1.0000 0.9649

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