错误使用 classreg.learning.FitTemplate/fillIfNeeded (第 700 行) Quantile 不是有效参数名称。
时间: 2024-03-14 22:49:17 浏览: 45
这个错误提示告诉我们在使用classreg.learning.FitTemplate/fillIfNeeded函数的时候,Quantile不是有效的参数名称。根据MATLAB官方文档,Quantile并不是fillIfNeeded函数的有效参数。如果你想要进行分位数回归,应该使用fitrlinear函数的'Quantile'参数来指定分位数回归模型的tau值。
如果你仍然希望使用FillIfNeeded函数来填充模板,请检查你的输入参数是否正确,且不包含Quantile参数。如果你需要进行分位数回归,可以使用fitrlinear函数或者其它支持分位数回归的函数。
相关问题
错误使用 classreg.learning.FitTemplate/fillIfNeeded (第 700 行) test 不是有效参数名称。
这个错误是由于 `classreg.learning.FitTemplate/fillIfNeeded` 函数的输入参数不正确导致的。`fillIfNeeded` 函数是 MATLAB 中的一个内部函数,不应该直接调用。你需要检查调用该函数的代码,并确保输入参数的名称和格式正确。
具体来说,该函数的输入参数应该是一个结构体,其中包含了训练数据、测试数据、模型参数等信息。你需要检查这个结构体中的字段名是否正确,特别是检查是否包含了名为 `test` 的字段。如果没有这个字段,就会出现你提到的错误。
如果你无法解决这个问题,可以提供更多的代码和错误信息,我可以帮你进一步分析。
错误使用 classreg.learning.FitTemplate/fillIfNeeded MaxDepth 不是有效参数名称
根据您提供的错误信息,可能是因为在使用fitctree()函数时,'MaxDepth'参数不是有效的参数名称。
您可以尝试使用不同的参数名称来设置决策树模型的最大深度,例如使用'MaxNumSplits'参数来设置最大深度。示例代码如下:
```matlab
% 设置决策树模型参数
opts = struct('MaxNumSplits',5,'MinLeafSize',5);
% 训练决策树模型
tree = fitctree(TrainData2,LabelTrain,'Options',opts);
% 使用训练好的模型对测试集进行预测
LabelPred = predict(tree,TestData2);
% 计算预测准确率
accuracy = mean(LabelPred == LabelTest);
fprintf('Accuracy = %f%%\n',accuracy*100);
```
在这个示例代码中,将'MaxDepth'参数改为'MaxNumSplits'参数,然后将最大深度和最小叶节点数分别设置为5,可以通过调整这些参数进行优化。
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