mdl = fitcensemble(X, Y)
label = predict(mdl, Xnew)
[label, score] = predict(mdl, Xnew)
| Paramètre | Description |
|---|---|
| X | matrice numerique : les lignes sont les observations et les colonnes sont les predicteurs. |
| Y | vecteur : etiquettes de classes, une etiquette pour chaque ligne de X. |
| Name, Value | arguments nom-valeur optionnels acceptes par la fonction d'ajustement correspondante. |
| Paramètre | Description |
|---|---|
| mdl | objet modele de classification renvoye par la fonction d'ajustement. |
| label | etiquettes de classes predites pour de nouvelles observations. |
| score | scores de classes ou valeurs apparentees aux probabilites a posteriori lorsque le modele les fournit. |
ClassificationEnsemble stocke un modele de classification qui combine plusieurs apprenants faibles.
Creez cet objet avec fitcensemble. Utilisez predict pour agreger les reponses des apprenants sur de nouvelles observations.
X = [0 0; 0 1; 1 0; 5 5; 5 6; 6 5];
Y = [1; 1; 1; 2; 2; 2];
mdl = fitcensemble(X, Y, 'NumLearningCycles', 3);
label = predict(mdl, [0.2 0.1; 5.2 5.1])| Version | Description |
|---|---|
| 2.0.0 | version initiale |