matlab中OOBPermutedVarDeltaError函数用法
时间: 2023-10-16 11:26:52 浏览: 98
OOBPermutedVarDeltaError函数是MATLAB中用于计算随机森林模型中每个变量的Out-of-Bag permuted variable importance的函数。使用该函数可以找到影响模型预测结果最大的变量。
函数语法如下:
```
impOOB = oobPermutedVarDeltaError(B, X, Y)
impOOB = oobPermutedVarDeltaError(B, X, Y, 'mode', modeValue)
```
其中,B是训练好的随机森林模型,X是用于训练模型的特征矩阵,Y是用于训练模型的响应变量向量。modeValue是一个可选参数,可以选择计算重要性指标的方式,可以是'absolute'(默认)、'relative'或者'cumulative'。
函数返回一个长度为特征数量的数组,表示每个特征的OOB permuted variable importance,即该特征被随机打乱之后对模型预测准确率的影响量。
相关问题
matlab中OOBPermutedVarDeltaError函数
`OOBPermutedVarDeltaError`是MATLAB中一个函数,用于计算out-of-bag(OOB)误差的变量重要性。
在随机森林中,变量重要性是评估每个输入变量对模型预测精度的影响的一种方法。该函数计算在每次迭代中,将某个变量的值随机重排列后,OOB误差的变化量。如果该变量对模型的预测精度有较大的影响,则其重要性得分较高。
该函数的语法为:
`[deltaError, permutedVarIdx] = oobPermutedVarDeltaError(model)`
其中,`model`是训练好的随机森林模型。函数返回两个参数:`deltaError`和`permutedVarIdx`。`deltaError`是一个向量,表示每个输入变量的OOB误差变化量。`permutedVarIdx`是一个向量,表示与每个变量对应的索引。
需要注意的是,该函数只能在使用随机森林进行回归或分类时使用。
matlab中evrnd函数_matlab中unifrnd函数用法
1. matlab中evrnd函数用法:
evrnd函数是生成符合指数分布的随机数。其语法为:
`X = evrnd(mu, sigma)`
其中mu和sigma是指数分布的参数,X是生成的随机数。evrnd函数也支持输入参数的矩阵化,生成的随机数大小与输入参数相同。
2. matlab中unifrnd函数用法:
unifrnd函数是生成符合均匀分布的随机数。其语法为:
`X = unifrnd(a, b)`
其中a和b是均匀分布的区间,X是生成的随机数。unifrnd函数也支持输入参数的矩阵化,生成的随机数大小与输入参数相同。
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