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私の基本的な MATLAB スキルでは解決できないトリッキーな問題があります。

4 列の配列 (X、Y、Z およびプロパティ列) から作成したカラー コード (キャプションのプロパティという用語を参照) を含む 3D 散布図があります。

3D 散布図を使用すると、空間プロパティの分布を視覚化できます。ただし、これはむしろ定性的な表現です (カラー コードは量子化されたカラー バーを参照していることは確かですが、31100 ポイントを超えると実際には正確な表現ではありません)。私がやりたいことは、散布図を定量化し、関心のある特定のゾーンを特定するための良い方法を見つけることです.

3D 散布図の座標系を小さな立方体のような形状に分割し、これらの立方体内の対応する点のプロパティ値を合計して、それらを相互に比較することを考えました。

この問題を解決する方法を思いつくことができますか? これが理解できたことを願っています。

幸運をお祈りしています！

値のリストが 2 つあります。

いくつかの処理の後、これら 2 つの値のリストは次のようになります。

したがって、ドロップは次のように計算できます。

私の場合、accuracy_drop = 0.05 および hit_drop = 0.9 の 3 番目のケースが最適であり、私が持っている値を使用して計算を行うことにより、この「最適な」ケースを定量化したいと考えています。hit_drop/accuracy_drop を計算する場合、最初のケースが最高値になります。hit_drop-accuracy_drop を計算すると、3 番目のケースが最高値を示しますが、これが妥当な定量化であるかどうかはわかりません。

関連する値の変化の定量化方法をいくつか検索しようとしましたが、何も見つかりませんでした。何か案が？

私の質問は、私が抱えている特定の分類問題に関するものです。

トレーニング データは完全であり、欠損データはありません。その周りに任意の分類モデル (SVM、ランダム フォレストなど) を構築して、良い結果を得ることができます。これまでのところ、豚は対流圏を飛んでいません。

問題は、これらのモデルを機能が欠落しているデータに適用したいということです。私はいかなる種類の代入にも興味がありません。欠落している機能が増えるほど「不確実性」の測定値が高くなり、モデルが結果を吐き出すことを望みます（不確実性が高い場合でも）。たとえば、1 つのレコードについて、10 個のフィーチャのうち 5 個が空のデータである場合、モデルはクラスを提供しますが、不確実性は 50% です (理想的には、各変数がどの程度「重要」であるかを指定できます)。

私はオンラインで似たようなものに出くわしたことがなく、しばらく探していました. ご協力いただきありがとうございます ！