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Cross-validation loss

 

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Beiträge: 6
Anmeldedatum: 10.02.14
Wohnort: Rostock
Version: 2013a
     Beitrag Verfasst am: 19.08.2014, 10:58     Titel: Cross-validation loss
  Antworten mit Zitat      
Hallo,

ich möchte meinen Regressionsbaum nach dem Beispiel von Matlab "Improving Classification Trees and Regression Trees" via Kreuzvalidierung optimieren. So wie im Beispiel dort gezeigt funktioniert es auch sehr gut. Nur ist für mich der statistische Hintergrund von höherer Wichtigkeit. Leider gibt es nur eine schwammige Erläuterung zum Ausgabewert bei
Code:
lossOpt = kfoldLoss(crossval(OptimalTree));
Soweit ich weiß handelt es sich dabei um den mittleren Fehlerquadrat für die Schätzwerte, doch was ich nicht weiß, gibt das Ergebnis den Absolutwert aus oder in Prozent? So das ein Ergebnis von 0,9 etwa 90% entsprächen.

Beste Grüße
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