PredictorMeasurementsObject

PredictorMeasurementsObject[…]

表示由 PredictorMeasurements 生成的一个对象，可用来处理属性.

更多信息和选项

  • PredictorMeasurementsObject[…][prop] 用于从 PredictorMeasurementsObject 中查找属性 prop.
  • PredictorMeasurementsObject[…][{prop1,prop2,…}] 用于查询许多属性.
  • PredictorMeasurementsObject[…][prop,opts] 指定在应用于测试集时预测器应使用选项 opts. 这些选项将取代原来为 PredictorMeasurements 提供的选项.
  • 可能的选项在 PredictorFunction[…] 中给定，还有以下内容：
  • ComputeUncertaintyFalse度量是否与其统计不确定性一起给出
  • 当 ComputeUncertaintyTrue，数值度量会返回为 Around[result,err]，其中，err 表示关联度量 result 的标准误差（对应于 68% 的置信区间）.
  • 返回与测试集上的预测能力相关的单个数值的属性包括：
  • "StandardDeviation"残差的均方根
    "StandardDeviationBaseline"测试集值的标准偏差
    "LogLikelihood"给定测试数据，模型的对数似然
    "MeanCrossEntropy"在测试范例上的平均交叉熵
    "MeanDeviation"残差绝对值的平均值
    "MeanSquare"残差平方的平均值
    "RSquared"决定系数
    "FractionVarianceUnexplained"无法解释的方差的比例
    "Perplexity"平均交叉熵的指数
    "RejectionRate"样本预测结果为 Indeterminate 的比例
    "GeometricMeanProbabilityDensity"实际类概率密度的几何平均
  • 当度量属性与测试集，例如， "StandardDeviation" 或 "MeanCrossEntropy" 上的预测能力相关时，分类为 Indeterminate 的测试范例会被丢弃.
  • 返回图形的属性包括：
  • "Report"报告主要测量的面板
    "ComparisonPlot"绘图比较预测值和测试值
    "ProbabilityDensityHistogram"实际类概率密度的直方图
    "ResidualHistogram"残差的直方图
    "ResidualPlot"残差图形
  • 时间相关的属性包括：
  • "EvaluationTime"预测一个范例所需的时间
    "BatchEvaluationTime"在给定批处理时预测一个范例的边际时间
  • 为每个测试集范例返回一个值的属性包括：
  • "Residuals"预测值与测试值之差的列表
    "ProbabilityDensities"实际类预测概率密度
    "SHAPValues"对各范例的 Shapley 可加性特征解释
  • "SHAPValues" 通过对不同特征集合的删除与合成比较预测来评估特征的贡献. 选项 MissingValueSynthesis 可用于指定如何合成缺失的特征. SHAP 解释是作为训练输出平均值的偏差给出的. "SHAPValues"n 可用于控制用于 SHAP 解释数值估计的样本数.
  • 从测试集返回范例的属性包括：
  • "BestPredictedExamples"具有最高实际类概率密度的范例
    "Examples"所有测试范例
    "Examples"{i1,i2}在区间 i1 中预测在区间 i2 中的范例
    "LeastCertainExamples"具有最高分布熵的范例
    "MostCertainExamples"具有最低分布熵的范例
    "WorstPredictedExamples"具有最低实际类概率密度的范例
  • 范例以格式 inputivaluei 给出，其中，valuei 是实际值.
  • 诸如 "WorstPredictedExamples" 或 "MostCertainExamples" 等属性输出至多 10 个范例. PredictorMeasurementsObject[…][propn] 可用于输出 n 个范例.
  • 其他属性包括：
  • "PredictorFunction"被测量的 PredictorFunction[…]
    "Properties"可用的测量属性列表

范例

基本范例  (1)

定义训练集和测试集：

用训练集生成预测器：

用测试集生成预测器的 PredictorMeasurementsObject：

计算标准差并用 PredictorMeasurementsObject 绘制残差：

Wolfram Research (2015)，PredictorMeasurementsObject，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/PredictorMeasurementsObject.html （更新于 2020 年）.

文本

Wolfram Research (2015)，PredictorMeasurementsObject，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/PredictorMeasurementsObject.html （更新于 2020 年）.

CMS

Wolfram 语言. 2015. "PredictorMeasurementsObject." Wolfram 语言与系统参考资料中心. Wolfram Research. 最新版本 2020. https://reference.wolfram.com/language/ref/PredictorMeasurementsObject.html.

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Wolfram 语言. (2015). PredictorMeasurementsObject. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/PredictorMeasurementsObject.html 年

BibTeX

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