Постройте следующие вероятности классификации

Этот пример показывает, как визуализировать следующие вероятности классификации, предсказанные наивной моделью классификации Бейеса.

Загрузите ирисовый набор данных Фишера.

load fisheriris
X = meas(:,1:2);
Y = species;
labels = unique(Y);

X является числовой матрицей, которая содержит два лепестковых измерения для 150 ирисовых диафрагм. Y является массивом ячеек из символьных векторов, который содержит соответствующие ирисовые разновидности.

Визуализируйте данные с помощью графика рассеивания. Сгруппируйте переменные ирисовыми разновидностями.

figure;
gscatter(X(:,1), X(:,2), species,'rgb','osd');
xlabel('Sepal length');
ylabel('Sepal width'); 

Обучите наивный классификатор Байеса.

mdl = fitcnb(X,Y);

mdl является обученным классификатором ClassificationNaiveBayes.

Создайте сетку точек, охватывающих целый пробел в некоторых границах данных. Данные в X(:,1) располагаются между 4,3 и 7.9. Данные в X(:,2) располагаются между 2 и 4.4.

[xx1, xx2] = meshgrid(4:.01:8,2:.01:4.5);
XGrid = [xx1(:) xx2(:)];

Предскажите ирисовые разновидности и следующие вероятности класса каждого наблюдения в XGrid с помощью mdl.

[predictedspecies,Posterior,~] = predict(mdl,XGrid);

Постройте распределение апостериорной вероятности для каждой разновидности.

sz = size(xx1);
s = max(Posterior,[],2);

figure
hold on
surf(xx1,xx2,reshape(Posterior(:,1),sz),'EdgeColor','none')
surf(xx1,xx2,reshape(Posterior(:,2),sz),'EdgeColor','none')
surf(xx1,xx2,reshape(Posterior(:,3),sz),'EdgeColor','none')
xlabel('Sepal length');
ylabel('Sepal width');
colorbar
view(2) 
hold off

Чем ближе наблюдение добирается до поверхности решения, тем менее вероятно это, что данные принадлежат определенной разновидности.

Постройте распределения вероятностей классификации индивидуально.

figure('Units','Normalized','Position',[0.25,0.55,0.4,0.35]);
hold on
surf(xx1,xx2,reshape(Posterior(:,1),sz),'FaceColor','red','EdgeColor','none')
surf(xx1,xx2,reshape(Posterior(:,2),sz),'FaceColor','blue','EdgeColor','none')
surf(xx1,xx2,reshape(Posterior(:,3),sz),'FaceColor','green','EdgeColor','none')
xlabel('Sepal length');
ylabel('Sepal width');
zlabel('Probability');
legend(labels)
title('Classification Probability')
alpha(0.2)
view(3)
hold off

Смотрите также

Функции

Объекты

Похожие темы

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте