私の TreeBagger クラスと fitensemble (Bag メソッド) のコスト マトリックスは、どちらも[0 8;1 0]バイナリ分類用です。fitensemble の混同行列は、分類が高価なクラスに有利になる傾向があることを示しています ([100 0; 20 80]偽陰性を支持するように)。混同は次のようになります。[100 10; 10 80]コスト引数なし) しかし、TreeBagger では同じことは成り立ちません。TreeBagger コードを読んだところ、コストが各ツリー (この場合は classregtree) に直接渡されます。3 つのデータセットで試してみましたが、TreeBagger はコストを無視しているようです。コスト引数を省略しました。混同行列は、コストをまったく指定しない場合のようです。私のコードに問題がありますか、それとも TreeBagger ですか? （ところで、問題は混同行列の誤解ではなく、機能しません）。また、変数の重要性、データのクラスター、外れ値、およびコストがかかる TreeBagger に代わるものはありますか?
マイコード
機能しないツリーバッガー
RF=TreeBagger(150,Xtrain,Ytrain,'oobpred','on','cost',[0 8;1 0])
機能するFITENSEMBLE
Bag=(Xtrain,Ytrain,'Bag',150,'type','classification','cost',[0 8;1 0]);
ご協力ありがとうございました。