列で各行はクラスに対応し、各列はバイナリ学習器に対応します。マルチクラス分類器を学習させます。ペアの引数で指定された追加オプションを使用して符号化行列を返します。密またはスパースなランダム符号化行列を作成するときに、試行回数を指定することができます。データ内に表示されます。最初のクラスは被験者に不整脈がなかったことを示し、最後のクラスは被験者の不整脈の状態が記録されなかったことを示します。その他のクラスは不整脈の重症度を示す順序レベルであると仮定します。分類器をクラスの説明で指定されるカスタム符号化設計を使用して学習させます。セットを読み込みます。classesクラスの性質を説明する符号化行列を作成します。分類器を学習させます。バイナリ学習器が決定木であることを指定します。fitcecoc(X,Y,'Coding',Coding,'Learner','Tree');標本内分類誤差を推定します。個のランダム行列を生成します。その後、ハミング尺度に基づいてペア間の行の最小距離が最大の行列を選択します。生成する行列の数を増加するように指定して、より優れた結果を得る可能性を高めることができます。複数の符号化行列を生成し、最適なパフォーマンスの行列を確認することもできます。セットを読み込みます。新規データとして予約します。つの無作為な符号化設計行列を生成します。個の変量から最適なものを指定します。配列で、各セルは符号化設計行列です。変化する場合があります。分類器を学習させ交差検証を実行します。保存されるように指定します。いくつかのクラスはデータ内の相対的頻度が低いため、標本内分割の一部は交差検証中にこれらのクラスによる学習を行なわない可能性があります。分割分類誤差を推定します。使用したモデルになります。バイナリ学習器の一部のパラメーターを調整して汎化誤差の改善を試みることができます。規則または逸脱度の使用を指定できます。データ内に欠損値があるため、代理分岐の使用を指定する場合もあります。正の整数として指定します。