потеря

Потеря классификации для модели выходных кодов с коррекцией ошибок (ECOC) мультикласса

Синтаксис

L = loss(Mdl,tbl,ResponseVarName)

L = loss(Mdl,tbl,Y)

L = loss(Mdl,X,Y)

L = loss(___,Name,Value)

Описание

L = loss(Mdl,tbl,ResponseVarName) возвращает потерю классификации (L), скалярное представление, как хорошо обученная модель Mdl выходных кодов с коррекцией ошибок (ECOC) мультикласса классифицирует данные о предикторе на tbl по сравнению с истинными метками класса в tbl.ResponseVarName. По умолчанию loss использует ошибку классификации вычислить L.

L = loss(Mdl,tbl,Y) возвращает потерю классификации для данных о предикторе в таблице tbl и истинных меток класса в Y.

пример

L = loss(Mdl,X,Y) возвращает потерю классификации для данных о предикторе в матричном X и истинных меток класса в Y.

пример

L = loss(___,Name,Value) задает опции с помощью одного или нескольких аргументов пары "имя-значение" в дополнение к любой из комбинаций входных аргументов в предыдущих синтаксисах. Например, можно задать схему декодирования, функцию потерь классификации и уровень многословия.

Примеры

свернуть все

Определите демонстрационную тестом потерю модели ECOC

Скрипт Open Live Script

Загрузите ирисовый набор данных Фишера. Задайте данные о предикторе X, данные об ответе Y и порядок классов в Y.

load fisheriris
X = meas;
Y = categorical(species);
classOrder = unique(Y); % Class order
rng(1); % For reproducibility

Обучите модель ECOC с помощью двоичных классификаторов SVM. Задайте 15%-ю выборку затяжки, стандартизируйте предикторы с помощью шаблона SVM и задайте порядок класса.

t = templateSVM('Standardize',true);
PMdl = fitcecoc(X,Y,'Holdout',0.15,'Learners',t,'ClassNames',classOrder);
Mdl = PMdl.Trained{1};           % Extract trained, compact classifier

PMdl является моделью ClassificationPartitionedECOC. Это имеет свойство Trained, массив ячеек 1 на 1, содержащий модель CompactClassificationECOC, что программное обеспечение обучило использование набора обучающих данных.

Оцените демонстрационную тестом ошибку классификации, которая является потерей классификации по умолчанию.

testInds = test(PMdl.Partition);  % Extract the test indices
XTest = X(testInds,:);
YTest = Y(testInds,:);
L = loss(Mdl,XTest,YTest)

L = 0

Модель ECOC правильно классифицирует все ирисовые диафрагмы на тестовую выборку.

Определите образцовое качество ECOC Используя пользовательскую потерю

Скрипт Open Live Script

Определите качество модели ECOC при помощи пользовательской функции потерь, которая рассматривает минимальную бинарную потерю для каждого наблюдения.

load fisheriris
X = meas;
Y = categorical(species);
classOrder = unique(Y);  % Class order
rng(1) % For reproducibility

t = templateSVM('Standardize',true);
PMdl = fitcecoc(X,Y,'Holdout',0.15,'Learners',t,'ClassNames',classOrder);
Mdl = PMdl.Trained{1};           % Extract trained, compact classifier

Создайте функцию, которая терпит минимальные убытки для каждого наблюдения, затем составляет в среднем минимальные потери для всех наблюдений. S соответствует NegLoss вывод predict.

lossfun = @(~,S,~,~)mean(min(-S,[],2));

Вычислите демонстрационную тестом пользовательскую потерю.

testInds = test(PMdl.Partition);  % Extract the test indices
XTest = X(testInds,:);
YTest = Y(testInds,:);
loss(Mdl,XTest,YTest,'LossFun',lossfun)

ans = 0.0033

Средней минимальной бинарной потерей для демонстрационных тестом наблюдений является 0.0033.

Входные параметры

свернуть все

`Mdl` — Полный или компактный мультикласс модель ECOC
Объект модели `ClassificationECOC` | объект модели `CompactClassificationECOC`

Полный или компактный мультикласс модель ECOC, заданная как ClassificationECOC или объект модели CompactClassificationECOC.

Чтобы создать полную или компактную модель ECOC, смотрите ClassificationECOC или CompactClassificationECOC.

`tbl` Выборочные данные
таблица

Выборочные данные, заданные как таблица. Каждая строка tbl соответствует одному наблюдению, и каждый столбец соответствует одной переменной прогноза. Опционально, tbl может содержать дополнительные столбцы для весов наблюдения и переменной отклика. tbl должен содержать все предикторы, используемые, чтобы обучить Mdl. Многостолбцовые переменные и массивы ячеек кроме массивов ячеек из символьных векторов не позволены.

Если вы обучаете Mdl с помощью выборочных данных, содержавшихся в table, то входные данные для loss должны также быть в таблице.

Примечание

Если Mdl.BinaryLearners содержит линейный или модели классификации ядер (ClassificationLinear или объекты модели ClassificationKernel), то вы не можете задать выборочные данные в table. Вместо этого передайте матрицу (X), и класс маркирует (Y).

Когда учебный Mdl, примите, что вы устанавливаете 'Standardize',true для объекта шаблона, заданного в аргументе пары "имя-значение" 'Learners' fitcecoc. В этом случае, для соответствующего бинарного ученика j, программное обеспечение стандартизирует столбцы новых данных о предикторе с помощью соответствующих средних значений в Mdl.BinaryLearner{j}.Mu и стандартных отклонений в Mdl.BinaryLearner{j}.Sigma.

Типы данных: table

`ResponseVarName` — Имя переменной отклика
имя переменной в `tbl`

Имя переменной отклика, заданное как имя переменной в tbl. Если tbl содержит переменную отклика, используемую, чтобы обучить Mdl, то вы не должны задавать ResponseVarName.

Если вы задаете ResponseVarName, то необходимо сделать так как вектор символов или представить скаляр в виде строки. Например, если переменная отклика хранится как tbl.y, то задайте ResponseVarName как 'y'. В противном случае программное обеспечение обрабатывает все столбцы tbl, включая tbl.y, как предикторы.

Переменная отклика должна быть категориальным, символом, или массивом строк, логическим или числовым вектором или массивом ячеек из символьных векторов. Если переменная отклика является символьным массивом, то каждый элемент должен соответствовать одной строке массива.

Типы данных: char | string

`X` Данные о предикторе
числовая матрица

Данные о предикторе, заданные как числовая матрица.

Каждая строка X соответствует одному наблюдению, и каждый столбец соответствует одной переменной. Переменные в столбцах X должны совпасть с переменными, которые обучили классификатор Mdl.

Количество строк в X должно равняться количеству строк в Y.

Типы данных: double | single

`Y` Метки класса
категориальный массив | символьный массив | массив строк | логический вектор | числовой вектор | массив ячеек из символьных векторов

Метки класса, заданные как категориальное, символ, или массив строк, логический или числовой вектор или массив ячеек из символьных векторов. Y должен иметь совпадающий тип данных как Mdl.ClassNames. (Программное обеспечение обрабатывает строковые массивы как массивы ячеек из символьных векторов.)

Количество строк в Y должно равняться количеству строк в tbl или X.

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.

Пример: loss(Mdl,X,Y,'BinaryLoss','hinge','LossFun',@lossfun) задает 'hinge' как бинарную функцию потерь ученика и пользовательский указатель на функцию @lossfun как полная функция потерь.

`'BinaryLoss'` — Бинарная функция потерь ученика
`'hamming'` | `'linear'` | `'logit'` | `'exponential'` | `'binodeviance'` | `'hinge'` | `'quadratic'` | указатель на функцию

Бинарная функция потерь ученика, заданная как пара, разделенная запятой, состоящая из 'BinaryLoss' и встроенного имени функции потерь или указателя на функцию.

Эта таблица описывает встроенные функции, где _yj является меткой класса для конкретного бинарного ученика (в наборе {-1,1,0}), _sj является счетом к наблюдению j, и g (_yj, _sj) является бинарной формулой потерь.

Значение	Описание	Область счета	g (_yj, _sj)
`'binodeviance'`	Биномиальное отклонение	(–∞,∞)	журнал [1 + exp _(–2yjsj)] / [2log (2)]
`'exponential'`	Экспоненциал	(–∞,∞)	exp _(–yjsj)/2
`'hamming'`	Хэмминг	[0,1] или (– ∞, ∞)	[1 – знак (_yjsj)]/2
`'hinge'`	Стержень	(–∞,∞)	макс. (0,1 – _yjsj)/2
`'linear'`	Линейный	(–∞,∞)	(1 – _yjsj)/2
`'logit'`	Логистический	(–∞,∞)	журнал [1 + exp _(–yjsj)] / [2log (2)]
`'quadratic'`	Квадратичный	[0,1]	[1 – _yj (2_sj – 1)] ^2/2

Программное обеспечение нормирует бинарные потери так, чтобы потеря была 0.5 когда _yj = 0. Кроме того, программное обеспечение вычисляет среднюю бинарную потерю для каждого класса.

Для пользовательской бинарной функции потерь, например, customFunction, задают его указатель на функцию 'BinaryLoss',@customFunction.
customFunction имеет эту форму:
```
bLoss = customFunction(M,s)
```
где:
- M является K-by-L кодирующий матрицу, сохраненную в Mdl.CodingMatrix.
- s является 1 L вектором - строкой из очков классификации.
- bLoss является потерей классификации. Этот скаляр агрегировал бинарные потери для каждого ученика в конкретном классе. Например, можно использовать среднюю бинарную потерю, чтобы агрегировать потерю по ученикам для каждого класса.
- K является количеством классов.
- L является количеством бинарных учеников.
Для примера передачи пользовательской бинарной функции потерь смотрите, Предсказывают Демонстрационные Тестом Метки Модели ECOC Используя Пользовательскую Бинарную Функцию потерь.

Значение BinaryLoss по умолчанию зависит от областей значений счета, возвращенных бинарными учениками. Эта таблица описывает некоторые значения BinaryLoss по умолчанию на основе данных предположений.

Предположение	Значение по умолчанию
Все бинарные ученики являются SVMs или или линейный или модели классификации ядер учеников SVM.	`'hinge'`
Все бинарные ученики являются ансамблями, обученными `AdaboostM1` или `GentleBoost`.	`'exponential'`
Все бинарные ученики являются ансамблями, обученными `LogitBoost`.	`'binodeviance'`
Все бинарные ученики линейны или модели классификации ядер учеников логистической регрессии. Или, вы задаете, чтобы предсказать апостериорные вероятности класса установкой `'FitPosterior',true` в `fitcecoc`.	`'quadratic'`

Чтобы проверять значение по умолчанию, используйте запись через точку, чтобы отобразить свойство BinaryLoss обученной модели в командной строке.

Пример: 'BinaryLoss','binodeviance'

Типы данных: char | string | function_handle

Схема `'Decoding'` — Decoding
`'lossweighted'` (значение по умолчанию) | `'lossbased'`

Схема Decoding, которая агрегировала бинарные потери, заданные как пара, разделенная запятой, состоящая из 'Decoding' и 'lossweighted' или 'lossbased'. Для получения дополнительной информации смотрите Бинарную Потерю.

Пример: 'Decoding','lossbased'

`'LossFun'` — Функция потерь
`'classiferror'` (значение по умолчанию) | указатель на функцию

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

Задайте встроенную функцию 'classiferror'. В этом случае функция потерь является ошибкой классификации, которая является пропорцией неправильно классифицированных наблюдений.
Или, задайте свою собственную функцию с помощью обозначения указателя на функцию.
Примите, что n = size(X,1) является объемом выборки, и K является количеством классов. Ваша функция должна иметь подпись lossvalue = lossfun(C,S,W,Cost), где:
- Выходным аргументом lossvalue является скаляр.
- Вы задаете имя функции (lossfun).
- C является n-by-K логическая матрица со строками, указывающими на класс, которому принадлежит соответствующее наблюдение. Порядок следования столбцов соответствует порядку класса в Mdl.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 отрицаемых значений потерь для классов. Каждая строка соответствует наблюдению. Порядок следования столбцов соответствует порядку класса в Mdl.ClassNames. Вход S напоминает выходной аргумент NegLoss predict.
- W является n-by-1 числовой вектор весов наблюдения. Если вы передаете W, программное обеспечение нормирует свои элементы, 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.

Типы данных: char | string | function_handle

`'ObservationsIn'` — Размерность наблюдения данных о предикторе
`'rows'` (значение по умолчанию) | `'columns'`

Размерность наблюдения данных о предикторе, заданная как пара, разделенная запятой, состоящая из 'ObservationsIn' и 'columns' или 'rows'. Mdl.BinaryLearners должен содержать модели ClassificationLinear.

Примечание

Если вы ориентируете свою матрицу предиктора так, чтобы наблюдения соответствовали столбцам и задали 'ObservationsIn','columns', можно испытать значительное сокращение во время выполнения.

`Опции` Опции оценки
`[]` (значение по умолчанию) | массив структур, возвращенный `statset`

Опции оценки, заданные как пара, разделенная запятой, состоящая из 'Options' и массива структур, возвращенного statset.

Вызвать параллельные вычисления:

Вам нужна лицензия Parallel Computing Toolbox™.
Задайте 'Options',statset('UseParallel',true).

`'Verbose'` — Уровень многословия
`0` (значение по умолчанию) | `1`

Уровень многословия, заданный как пара, разделенная запятой, состоящая из 'Verbose' и 0 или 1. Verbose управляет количеством диагностических сообщений, что программное обеспечение отображается в Командном окне.

Если Verbose является 0, то программное обеспечение не отображает диагностические сообщения. В противном случае программное обеспечение отображает диагностические сообщения.

Пример: 'Verbose',1

Типы данных: single | double

`'Weights'` — Веса наблюдения
`ones(size(X,1),1)` (значение по умолчанию) | числовой вектор | имя переменной в `tbl`

Веса наблюдения, заданные как пара, разделенная запятой, состоящая из 'Weights' и числового вектора или имени переменной в tbl. Если вы предоставляете веса, то loss вычисляет взвешенную потерю.

Если вы задаете Weights как числовой вектор, то размер Weights должен быть равен количеству строк в X или tbl.

Если вы задаете Weights как имя переменной в tbl, необходимо сделать так как вектор символов или представить скаляр в виде строки. Например, если веса хранятся как tbl.w, то задают Weights как 'w'. В противном случае программное обеспечение обрабатывает все столбцы tbl, включая tbl.w, как предикторы.

Если вы не задаете свою собственную функцию потерь (использующий LossFun), то программное обеспечение нормирует Weights, чтобы суммировать до значения априорной вероятности в соответствующем классе.

Типы данных: single | double | char | string

Выходные аргументы

свернуть все

`L` Потеря классификации
числовой скаляр | числовой вектор - строка

Потеря классификации, возвращенная в виде числа или вектора - строки. L является обобщением или качественной мерой по перезамене. Его интерпретация зависит от функции потерь и схемы взвешивания, но в целом, лучшие классификаторы приводят к меньшим значениям классификации потерь.

Если Mdl.BinaryLearners содержит модели ClassificationLinear, то L является 1 ℓ вектором, где ℓ является количеством сильных мест регуляризации в линейных моделях классификации (numel(Mdl.BinaryLearners{1}.Lambda)). Значение L(j) является потерей для модели, обученной с помощью силы регуляризации Mdl.BinaryLearners{1}.Lambda(j).

В противном случае L является скалярным значением.

Больше о

свернуть все

Ошибка классификации

classification error является бинарной ошибочной мерой по классификации, которая имеет форму

$L = \frac{\sum_{j = 1}^{n} w_{j} e_{j}}{\sum_{j = 1}^{n} w_{j}},$

где:

_wj является весом для наблюдения j. Программное обеспечение повторно нормирует веса, чтобы суммировать к 1.
_ej = 1, если предсказанный класс наблюдения j отличается от своего истинного класса, и 0 в противном случае.

Другими словами, ошибка классификации является пропорцией наблюдений, неправильно классифицированных классификатором.

Бинарная потеря

binary loss является функцией класса и счета классификации, который определяет, как хорошо бинарный ученик классифицирует наблюдение в класс.

Предположим следующее:

_mkj является элементом (k, j) проекта кодирования матричный M (то есть, код, соответствующий классу k бинарного ученика j).
_sj является счетом бинарного ученика j для наблюдения.
g является бинарной функцией потерь.
$\hat{k}$ предсказанный класс для наблюдения.

В loss-based decoding [Escalera и др.], класс, производящий минимальную сумму бинарных потерь по бинарным ученикам, определяет предсказанный класс наблюдения, то есть,

$\hat{k} = \underset{k}{argmin} \sum_{j = 1}^{L} | m_{k j} | g (m_{k j}, s_{j}) .$

В loss-weighted decoding [Escalera и др.], класс, производящий минимальное среднее значение бинарных потерь по бинарным ученикам, определяет предсказанный класс наблюдения, то есть,

$\hat{k} = \underset{k}{argmin} \frac{\sum_{j = 1}^{L} | m_{k j} | g (m_{k j}, s_{j})}{\sum_{j = 1}^{L} | m_{k j} |} .$

Allwein и др. предполагают, что взвешенное потерей декодирование улучшает точность классификации путем хранения значений потерь для всех классов в том же динамическом диапазоне.

Эта таблица суммирует поддерживаемые функции потерь, где _yj является меткой класса для конкретного бинарного ученика (в наборе {-1,1,0}), _sj является счетом к наблюдению j и g (_yj, _sj).

Значение	Описание	Область счета	g (_yj, _sj)
`'binodeviance'`	Биномиальное отклонение	(–∞,∞)	журнал [1 + exp _(–2yjsj)] / [2log (2)]
`'exponential'`	Экспоненциал	(–∞,∞)	exp _(–yjsj)/2
`'hamming'`	Хэмминг	[0,1] или (– ∞, ∞)	[1 – знак (_yjsj)]/2
`'hinge'`	Стержень	(–∞,∞)	макс. (0,1 – _yjsj)/2
`'linear'`	Линейный	(–∞,∞)	(1 – _yjsj)/2
`'logit'`	Логистический	(–∞,∞)	журнал [1 + exp _(–yjsj)] / [2log (2)]
`'quadratic'`	Квадратичный	[0,1]	[1 – _yj (2_sj – 1)] ^2/2

Программное обеспечение нормирует бинарные потери, таким образом, что потеря 0.5, когда _yj = 0, и агрегировал использование среднего значения бинарных учеников [Allwein и др.].

Не путайте бинарную потерю с полной потерей классификации (заданный аргументом пары "имя-значение" 'LossFun' функций объекта loss и predict), который измеряется, как хорошо классификатор ECOC выполняет в целом.

Ссылки

[1] Allwein, E., Р. Шапайр и И. Зингер. “Уменьшая мультикласс до двоичного файла: подход объединения для поля classiﬁers”. Журнал Исследования Машинного обучения. Издание 1, 2000, стр 113–141.

[2] Escalera, S., О. Пуджол и П. Радева. “На процессе декодирования в троичных выходных кодах с коррекцией ошибок”. Транзакции IEEE согласно Анализу Шаблона и Искусственному интеллекту. Издание 32, Выпуск 7, 2010, стр 120–134.

[3] Escalera, S., О. Пуджол и П. Радева. “Отделимость троичных кодов для разреженных проектов выходных кодов с коррекцией ошибок”. Шаблон Recogn. Издание 30, Выпуск 3, 2009, стр 285–297.

Расширенные возможности

"Высокие" массивы
Осуществление вычислений с массивами, которые содержат больше строк, чем помещается в памяти.

Эта функция полностью поддерживает "высокие" массивы. Для получения дополнительной информации смотрите Длинные массивы (MATLAB).

Автоматическая параллельная поддержка
Ускорьте код автоматически рабочим вычислением в параллели с помощью Parallel Computing Toolbox™.

Чтобы запуститься параллельно, установите опцию 'UseParallel' на true.

Установите поле 'UseParallel' структуры опций к true с помощью statset и задайте аргумент пары "имя-значение" 'Options' в вызове этой функции.

Например: 'Options',statset('UseParallel',true)

Для получения дополнительной информации смотрите аргумент пары "имя-значение" 'Options'.

Для более общей информации о параллельных вычислениях смотрите функции MATLAB Выполнения с Автоматической Параллельной Поддержкой (Parallel Computing Toolbox).

Документация

потеря

Синтаксис

Описание

Примеры

Определите демонстрационную тестом потерю модели ECOC

Определите образцовое качество ECOC Используя пользовательскую потерю

Входные параметры

`Mdl` — Полный или компактный мультикласс модель ECOC
Объект модели `ClassificationECOC` | объект модели `CompactClassificationECOC`

`tbl` Выборочные данные
таблица

Примечание

`ResponseVarName` — Имя переменной отклика
имя переменной в `tbl`

`X` Данные о предикторе
числовая матрица

`Y` Метки класса
категориальный массив | символьный массив | массив строк | логический вектор | числовой вектор | массив ячеек из символьных векторов

Аргументы в виде пар имя-значение

`'BinaryLoss'` — Бинарная функция потерь ученика
`'hamming'` | `'linear'` | `'logit'` | `'exponential'` | `'binodeviance'` | `'hinge'` | `'quadratic'` | указатель на функцию

Схема `'Decoding'` — Decoding
`'lossweighted'` (значение по умолчанию) | `'lossbased'`

`'LossFun'` — Функция потерь
`'classiferror'` (значение по умолчанию) | указатель на функцию

`'ObservationsIn'` — Размерность наблюдения данных о предикторе
`'rows'` (значение по умолчанию) | `'columns'`

Примечание

`Опции` Опции оценки
`[]` (значение по умолчанию) | массив структур, возвращенный `statset`

`'Verbose'` — Уровень многословия
`0` (значение по умолчанию) | `1`

`'Weights'` — Веса наблюдения
`ones(size(X,1),1)` (значение по умолчанию) | числовой вектор | имя переменной в `tbl`

Выходные аргументы

`L` Потеря классификации
числовой скаляр | числовой вектор - строка

Больше о

Ошибка классификации

Бинарная потеря

Ссылки

Расширенные возможности

"Высокие" массивы
Осуществление вычислений с массивами, которые содержат больше строк, чем помещается в памяти.

Автоматическая параллельная поддержка
Ускорьте код автоматически рабочим вычислением в параллели с помощью Parallel Computing Toolbox™.

Смотрите также

Темы

Введенный в R2014b

Документация Statistics and Machine Learning Toolbox

Поддержка

Документация

потеря

Синтаксис

Описание

Примеры

Определите демонстрационную тестом потерю модели ECOC

Определите образцовое качество ECOC Используя пользовательскую потерю

Входные параметры

Mdl — Полный или компактный мультикласс модель ECOC Объект модели ClassificationECOC | объект модели CompactClassificationECOC

tbl Выборочные данные таблица

Примечание

ResponseVarName — Имя переменной отклика имя переменной в tbl

X Данные о предикторе числовая матрица

Y Метки класса категориальный массив | символьный массив | массив строк | логический вектор | числовой вектор | массив ячеек из символьных векторов

Аргументы в виде пар имя-значение

'BinaryLoss' — Бинарная функция потерь ученика 'hamming' | 'linear' | 'logit' | 'exponential' | 'binodeviance' | 'hinge' | 'quadratic' | указатель на функцию

Схема 'Decoding' — Decoding 'lossweighted' (значение по умолчанию) | 'lossbased'

'LossFun' — Функция потерь 'classiferror' (значение по умолчанию) | указатель на функцию

'ObservationsIn' — Размерность наблюдения данных о предикторе 'rows' (значение по умолчанию) | 'columns'

Примечание

Опции Опции оценки [] (значение по умолчанию) | массив структур, возвращенный statset

'Verbose' — Уровень многословия 0 (значение по умолчанию) | 1

'Weights' — Веса наблюдения ones(size(X,1),1) (значение по умолчанию) | числовой вектор | имя переменной в tbl

Выходные аргументы

L Потеря классификации числовой скаляр | числовой вектор - строка

Больше о

Ошибка классификации

Бинарная потеря

Ссылки

Расширенные возможности

"Высокие" массивы Осуществление вычислений с массивами, которые содержат больше строк, чем помещается в памяти.

Автоматическая параллельная поддержка Ускорьте код автоматически рабочим вычислением в параллели с помощью Parallel Computing Toolbox™.

Смотрите также

Темы

Введенный в R2014b

Документация Statistics and Machine Learning Toolbox

Поддержка

`Mdl` — Полный или компактный мультикласс модель ECOC
Объект модели `ClassificationECOC` | объект модели `CompactClassificationECOC`

`tbl` Выборочные данные
таблица

`ResponseVarName` — Имя переменной отклика
имя переменной в `tbl`

`X` Данные о предикторе
числовая матрица

`Y` Метки класса
категориальный массив | символьный массив | массив строк | логический вектор | числовой вектор | массив ячеек из символьных векторов

`'BinaryLoss'` — Бинарная функция потерь ученика
`'hamming'` | `'linear'` | `'logit'` | `'exponential'` | `'binodeviance'` | `'hinge'` | `'quadratic'` | указатель на функцию

Схема `'Decoding'` — Decoding
`'lossweighted'` (значение по умолчанию) | `'lossbased'`

`'LossFun'` — Функция потерь
`'classiferror'` (значение по умолчанию) | указатель на функцию

`'ObservationsIn'` — Размерность наблюдения данных о предикторе
`'rows'` (значение по умолчанию) | `'columns'`

`Опции` Опции оценки
`[]` (значение по умолчанию) | массив структур, возвращенный `statset`

`'Verbose'` — Уровень многословия
`0` (значение по умолчанию) | `1`

`'Weights'` — Веса наблюдения
`ones(size(X,1),1)` (значение по умолчанию) | числовой вектор | имя переменной в `tbl`

`L` Потеря классификации
числовой скаляр | числовой вектор - строка

"Высокие" массивы
Осуществление вычислений с массивами, которые содержат больше строк, чем помещается в памяти.

Автоматическая параллельная поддержка
Ускорьте код автоматически рабочим вычислением в параллели с помощью Parallel Computing Toolbox™.