PredictorMeasurementsObject

PredictorMeasurementsObject[…]

PredictorMeasurementsによって生成された，特性に適用可能なオブジェクトを表す．

詳細とオプション

  • PredictorMeasurementsObject[…][prop]を使って，PredictorMeasurementsObjectから使って特性 prop を見付けることができる．
  • PredictorMeasurementsObject[…][{prop1,prop2,…}]を使って多くの特性を検索することができる．
  • PredictorMeasurementsObject[…][prop,opts]は，検定集合に適用される場合に分類器がオプション opts を使うように指定する．これは，PredictorMeasurementsに与えられたもとのオプションに優先する．
  • 使用可能なオプションはPredictorFunction[…]で与えられるものに次を加えたものである．
  • ComputeUncertaintyFalse値をその統計的不確実性とともに与えるかどうか
  • ComputeUncertaintyTrueの設定のとき，数値測度値はAround[result,err]として与えられる．err は測定結果 result に関連付けられた（68%信頼区間に相当する）標準誤差を表す．
  • 次は，検定集合について予測能力に関連した単一の数値を返す特性である．
  • "StandardDeviation"剰余の二乗平均平方根
    "StandardDeviationBaseline"検定集合の値の標準偏差
    "LogLikelihood"検定データに与えられたモデルの対数尤度
    "MeanCrossEntropy"検定例に対するクロスエントロピーの平均
    "MeanDeviation"剰余の絶対値の平均
    "MeanSquare"剰余の平均二乗
    "RSquared"決定係数
    "FractionVarianceUnexplained"原因不明の分散の割合
    "Perplexity"平均クロスエントロピーの指数
    "RejectionRate"Indeterminateと予測された例の割合
    "GeometricMeanProbabilityDensity"実クラス確率密度の幾何平均
  • Indeterminateと分類された検定例は，"StandardDeviation"や"MeanCrossEntropy"のような，検定集合についての検定能力に関連した特性を計測する際には破棄される．
  • 次は，グラフィックスを返す特性である．
  • "Report"主な測定値をレポートするパネル
    "ComparisonPlot"予測された値と検定値のプロット
    "ProbabilityDensityHistogram"実クラス確率密度のヒストグラム
    "ResidualHistogram"剰余のヒストグラム
    "ResidualPlot"剰余のプロット
  • 次は，時間に関連した特性である．
  • "EvaluationTime"検定集合の1つの例を予測するのにかかった時間
    "BatchEvaluationTime"バッチの1つの例を予測するための限界時間
  • 次は，各検定集合例に対して1つの値を返す特性である．
  • "Residuals"予測値と検定値の差のリスト
    "ProbabilityDensities"実クラスの予測確率密度
    "SHAPValues"各例についてのシャープレイ加算特徴の説明
  • "SHAPValues"は，さまざまな特徴を削除し次に合成した結果の予測を比較することで特徴の貢献度を評価する．オプションMissingValueSynthesisを使って欠測値を合成する方法が指定できる．SHAPの説明は訓練出力の平均からの偏差として与えられる．"SHAPValues"n を使ってSHAPの説明の数値推定に使われるサンプル数が制御できる．
  • 次は，検定集合からの例を返す特性である．
  • "BestPredictedExamples"実クラス確率密度が最も高い例
    "Examples"すべての検定例
    "Examples"{i1,i2}区間 i2で予想された，区間 i1内のすべての例
    "LeastCertainExamples"分布エントロピーが最高の例
    "MostCertainExamples"分布エントロピーが最低の例
    "WorstPredictedExamples"実クラス確率密度が最も低い例
  • 例は inputivalueiの形で与えられる．valueiは実際の値である．
  • "WorstPredictedExamples"や"MostCertainExamples"のような特性は10例まで出力する．PredictorMeasurementsObject[…][propn]を使って出力数を n 例に指定することができる．
  • 次は，その他の特性である．
  • "PredictorFunction"測定されているPredictorFunction[…]
    "Properties"使用可能な測度特性のリスト

例題

例  (1)

訓練集合と検定集合を定義する：

訓練集合を使って予測器を作る：

検定集合で訓練子のPredictorMeasurementsObjectを生成する：

PredictorMeasurementsObjectから標準偏差を測定し，残差をプロットする：

Wolfram Research (2015), PredictorMeasurementsObject, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/PredictorMeasurementsObject.html （2020年に更新）.

テキスト

Wolfram Research (2015), PredictorMeasurementsObject, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/PredictorMeasurementsObject.html （2020年に更新）.

CMS

Wolfram Language. 2015. "PredictorMeasurementsObject." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. Last Modified 2020. https://reference.wolfram.com/language/ref/PredictorMeasurementsObject.html.

APA

Wolfram Language. (2015). PredictorMeasurementsObject. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/PredictorMeasurementsObject.html

BibTeX

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BibLaTeX

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