resubLoss

Ошибка классификации перезаменой

Синтаксис

L = resubLoss(obj) L = resubLoss(obj,Name,Value)

Описание

L = resubLoss(obj) возвращает потерю перезамены, означая потерю, вычисленную для данных, что fitcdiscr раньше создавал obj.

L = resubLoss(obj,Name,Value) возвращает статистику потерь с дополнительными опциями, заданными одним или несколькими аргументами пары Name,Value.

Входные параметры

развернуть все

obj

Классификатор дискриминантного анализа, произведенное использование fitcdiscr.

Аргументы в виде пар имя-значение

Укажите необязательные аргументы в виде пар ""имя, значение"", разделенных запятыми. Имя (Name) — это имя аргумента, а значение (Value) — соответствующее значение. Name должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.

`'LossFun'` — Функция потерь
`'classiferror'` (значение по умолчанию) | `'binodeviance'` | `'exponential'` | `'hinge'` | `'logit'` | `'mincost'` | `'quadratic'` | указатель на функцию

Функция потерь, заданная как пара, разделенная запятой, состоящая из 'LossFun' и встроенного имени функции потерь или указателя на функцию.

В следующей таблице перечислены доступные функции потерь. Задайте тот с помощью соответствующего вектора символов или представьте скаляр в виде строки.

Значение	Описание
`'binodeviance'`	Биномиальное отклонение
`'classiferror'`	Ошибка классификации
`'exponential'`	Экспоненциал
`'hinge'`	Стержень
`'logit'`	Логистический
`'mincost'`	Минимальный ожидал стоимость misclassification (для очков классификации, которые являются апостериорными вероятностями),
`'quadratic'`	Квадратичный

'mincost' подходит для очков классификации, которые являются апостериорными вероятностями. Модели дискриминантного анализа возвращают апостериорные вероятности как очки классификации по умолчанию (см. predict).

Задайте свою собственную функцию с помощью обозначения указателя на функцию.
Предположим, что n является количеством наблюдений в X и K быть количеством отличных классов (numel(obj.ClassNames)). Ваша функция должна иметь эту подпись
```
lossvalue = lossfun(C,S,W,Cost)
```
где:
- Выходным аргументом lossvalue является скаляр.
- Вы выбираете имя функции (lossfun).
- C является n-by-K логическая матрица со строками, указывающими, которые классифицируют соответствующее наблюдение, принадлежит. Порядок следования столбцов соответствует порядку класса в obj.ClassNames.
  Создайте C установкой C(p,q) = 1, если наблюдение p находится в классе q для каждой строки. Установите все другие элементы строки p к 0.
- S является n-by-K числовая матрица очков классификации. Порядок следования столбцов соответствует порядку класса в obj.ClassNames. S является матрицей очков классификации, подобных выводу predict.
- W является n-by-1 числовой вектор весов наблюдения. Если вы передаете W, программное обеспечение нормирует их, чтобы суммировать к 1.
- Cost является K-by-K числовая матрица затрат misclassification. Например, Cost = ones(K) - eye(K) задает стоимость 0 для правильной классификации и 1 для misclassification.
Задайте свою функцию с помощью 'LossFun',@lossfun.

Для получения дополнительной информации на функциях потерь, смотрите Потерю Классификации.

Типы данных: char | string | function_handle

Выходные аргументы

`L`	Ошибка классификации, скаляр. Значение ошибки зависит от значений в `weights` и `lossfun`. Смотрите Потерю Классификации.

Примеры

Вычислите ошибку классификации, которой повторно заменяют, для ирисовых данных Фишера:

load fisheriris
obj = fitcdiscr(meas,species);
L = resubLoss(obj)

L =
    0.0200

Больше о

развернуть все

Потеря классификации

Функции Classification loss измеряют прогнозирующую погрешность моделей классификации. Когда вы сравниваете тот же тип потери среди многих моделей, более низкая потеря указывает на лучшую прогнозирующую модель.

Рассмотрите следующий сценарий.

L является средневзвешенной потерей классификации.
n является объемом выборки.
Для бинарной классификации:
- _yj является наблюдаемой меткой класса. Программные коды это как –1 или 1, указывая на отрицательный или положительный класс, соответственно.
- f (_Xj) является необработанным счетом классификации к наблюдению (строка) j данных о предикторе X.
- _mj = _yj f (_Xj) является счетом классификации к классификации наблюдения j в класс, соответствующий _yj. Положительные значения _mj указывают на правильную классификацию и не способствуют очень средней потере. Отрицательные величины _mj указывают на неправильную классификацию и значительно способствуют средней потере.
Для алгоритмов, которые поддерживают классификацию мультиклассов (то есть, K ≥ 3):
- _yj* является вектором K – 1 нуль, с 1 в положении, соответствующем истинному, наблюдаемому классу _yj. Например, если истинный класс второго наблюдения является третьим классом и K = 4, то y ^*2 = [0 0 1 0] ′. Порядок классов соответствует порядку в свойстве ClassNames входной модели.
- f (_Xj) является длиной вектор K музыки класса к наблюдению j данных о предикторе X. Порядок очков соответствует порядку классов в свойстве ClassNames входной модели.
- _mj = _yj^* ′ f (_Xj). Поэтому _mj является скалярным счетом классификации, который модель предсказывает для истинного, наблюдаемого класса.
Весом для наблюдения j является _wj. Программное обеспечение нормирует веса наблюдения так, чтобы они суммировали к соответствующей предшествующей вероятности класса. Программное обеспечение также нормирует априорные вероятности, таким образом, они суммируют к 1. Поэтому

$\sum_{j = 1}^{n} w_{j} = 1.$

Учитывая этот сценарий, следующая таблица описывает поддерживаемые функции потерь, которые можно задать при помощи аргумента пары "имя-значение" 'LossFun'.

Функция потерь	Значение `LossFun`	Уравнение
Биномиальное отклонение	`'binodeviance'`	$L = \sum_{j = 1}^{n} w_{j} журнал {1 + \exp [- 2 m_{j}]} .$
Экспоненциальная потеря	`'exponential'`	$L = \sum_{j = 1}^{n} w_{j} \exp (- m_{j}) .$
Ошибка классификации	`'classiferror'`	$L = \sum_{j = 1}^{n} w_{j} I {{\hat{y}}_{j} \neq y_{j}} .$ Это - взвешенная часть неправильно классифицированных наблюдений где ${\hat{y}}_{j}$ метка класса, соответствующая классу с максимальной апостериорной вероятностью. I {x} является функцией индикатора.
Потеря стержня	`'hinge'`	$L = \sum_{j = 1}^{n} w_{j} \max {0, 1 - m_{j}} .$
Потеря логита	`'logit'`	$L = \sum_{j = 1}^{n} w_{j} журнал (1 + \exp (- m_{j})) .$
Минимальная стоимость	`'mincost'`	Минимальная стоимость. Программное обеспечение вычисляет взвешенную минимальную стоимость с помощью этой процедуры для наблюдений j = 1..., n. Оцените 1 K вектором ожидаемых затрат классификации для наблюдения j: $γ_{j} = f {(X_{j})}^{'} C .$ f (_Xj) является вектор-столбцом апостериорных вероятностей класса для классификации мультиклассов и двоичного файла. C является матрицей стоимости, которую входная модель хранит в свойстве `Cost`. Для наблюдения j предскажите метку класса, соответствующую минимальной ожидаемой стоимости классификации: ${\hat{y}}_{j} = \min_{j = 1, ..., K} (γ_{j}) .$ Используя C, идентифицируйте, что стоимость подверглась (_cj) для того, чтобы сделать прогноз. Взвешенная, средняя, минимальная потеря стоимости $L = \sum_{j = 1}^{n} w_{j} c_{j} .$
Квадратичная потеря	`'quadratic'`	$L = \sum_{j = 1}^{n} w_{j} {(1 - m_{j})}^{2} .$

Эта фигура сравнивает функции потерь (кроме 'mincost') для одного наблюдения по m. Некоторые функции нормированы, чтобы пройти [0,1].

Апостериорная вероятность

Апостериорная вероятность, что точка z принадлежит, чтобы классифицировать j, является продуктом априорной вероятности и многомерной нормальной плотности. Функция плотности многомерного нормального со средним _μj и ковариацией Σ_j в точке z

$P (x | k) = \frac{1}{{(2 π | Σ_{k} |)}^{1 / 2}} \exp (- \frac{}{12} {(x - μ_{k})}^{T} Σ_{k}^{- 1} (x - μ_{k})),$

где $| Σ_{k} |$ детерминант Σ_k, и $Σ_{k}^{- 1}$ обратная матрица.

Позволенный P (k) представляют априорную вероятность класса k. Затем апостериорная вероятность, что наблюдение x имеет класс k,

$\hat{P} (k | x) = \frac{P (x | k) P (k)}{P (x)},$

где P (x) является постоянной нормализацией, сумма по k P (x |k) P (k).

Априорная вероятность

Априорная вероятность является одним из трех вариантов:

'uniform' — Априорная вероятность класса k один по общему количеству классов.
'empirical' — Априорная вероятность класса k является количеством учебных выборок класса k, разделенный на общее количество учебных выборок.
Пользовательский — априорная вероятность класса k является k th элемент вектора prior. Смотрите fitcdiscr.

После создания модели классификации (Mdl) можно установить предшествующую запись через точку использования:

Mdl.Prior = v;

где v является вектором положительных элементов, представляющих частоту, с которой происходит каждый элемент. Вы не должны переобучать классификатор, когда вы устанавливаете новое предшествующее.

Стоимость

Матрица ожидаемых затрат на наблюдение задана в Стоимости.

Темы

Классификация дискриминантных анализов

Документация

resubLoss

Синтаксис

Описание

Входные параметры

Аргументы в виде пар имя-значение

`'LossFun'` — Функция потерь
`'classiferror'` (значение по умолчанию) | `'binodeviance'` | `'exponential'` | `'hinge'` | `'logit'` | `'mincost'` | `'quadratic'` | указатель на функцию

Выходные аргументы

Примеры

Больше о

Потеря классификации

Апостериорная вероятность

Априорная вероятность

Стоимость

Смотрите также

Темы

Документация Statistics and Machine Learning Toolbox

Поддержка

Документация

resubLoss

Синтаксис

Описание

Входные параметры

Аргументы в виде пар имя-значение

'LossFun' — Функция потерь 'classiferror' (значение по умолчанию) | 'binodeviance' | 'exponential' | 'hinge' | 'logit' | 'mincost' | 'quadratic' | указатель на функцию

Выходные аргументы

Примеры

Больше о

Потеря классификации

Апостериорная вероятность

Априорная вероятность

Стоимость

Смотрите также

Темы

Документация Statistics and Machine Learning Toolbox

Поддержка

`'LossFun'` — Функция потерь
`'classiferror'` (значение по умолчанию) | `'binodeviance'` | `'exponential'` | `'hinge'` | `'logit'` | `'mincost'` | `'quadratic'` | указатель на функцию