Чтобы определить хорошую силу штрафа лассо для линейной модели классификации, которая использует ученика логистической регрессии, сравните демонстрационные тестом коэффициенты ошибок классификации.

Загрузите набор данных NLP. Предварительно обработайте данные, когда в Задают Пользовательскую Потерю Классификации.

load nlpdata
Ystats = Y == 'stats';
X = X'; 

rng(10); % For reproducibility
Partition = cvpartition(Ystats,'Holdout',0.30);
testIdx = test(Partition);
XTest = X(:,testIdx);
YTest = Ystats(testIdx);

Создайте набор 11 логарифмически распределенных сильных мест регуляризации от $$10^{-6}$$ через $$10^{-0.5}$$.

Lambda = logspace(-6,-0.5,11);

Обучите двоичный файл, линейные модели классификации, которые используют каждые из сильных мест регуляризации. Оптимизируйте использование целевой функции SpaRSA. Понизьте допуск на градиент целевой функции к 1e-8.

CVMdl = fitclinear(X,Ystats,'ObservationsIn','columns',...
    'CVPartition',Partition,'Learner','logistic','Solver','sparsa',...
    'Regularization','lasso','Lambda',Lambda,'GradientTolerance',1e-8)

CVMdl = 
  classreg.learning.partition.ClassificationPartitionedLinear
    CrossValidatedModel: 'Linear'
           ResponseName: 'Y'
        NumObservations: 31572
                  KFold: 1
              Partition: [1x1 cvpartition]
             ClassNames: [0 1]
         ScoreTransform: 'none'


  Properties, Methods

Извлеките обученную линейную модель классификации.

Mdl = CVMdl.Trained{1}

Mdl = 
  ClassificationLinear
      ResponseName: 'Y'
        ClassNames: [0 1]
    ScoreTransform: 'logit'
              Beta: [34023x11 double]
              Bias: [1x11 double]
            Lambda: [1x11 double]
           Learner: 'logistic'


  Properties, Methods

Mdl является объектом модели ClassificationLinear. Поскольку Lambda является последовательностью сильных мест регуляризации, можно думать о Mdl как о 11 моделях, один для каждой силы регуляризации в Lambda.

Оцените демонстрационную тестом ошибку классификации.

ce = loss(Mdl,X(:,testIdx),Ystats(testIdx),'ObservationsIn','columns');

Поскольку существует 11 сильных мест регуляризации, ce является вектором 1 на 11 коэффициентов ошибок классификации.

Более высокие значения Lambda приводят к разреженности переменной прогноза, которая является хорошим качеством классификатора. Для каждой силы регуляризации обучите линейную модель классификации использование целого набора данных и тех же опций как тогда, когда вы перекрестный подтвержденный модели. Определите количество ненулевых коэффициентов на модель.

Mdl = fitclinear(X,Ystats,'ObservationsIn','columns',...
    'Learner','logistic','Solver','sparsa','Regularization','lasso',...
    'Lambda',Lambda,'GradientTolerance',1e-8);
numNZCoeff = sum(Mdl.Beta~=0);

В той же фигуре постройте демонстрационные тестом коэффициенты ошибок и частоту ненулевых коэффициентов для каждой силы регуляризации. Постройте все переменные на логарифмической шкале.

figure;
[h,hL1,hL2] = plotyy(log10(Lambda),log10(ce),...
    log10(Lambda),log10(numNZCoeff + 1)); 
hL1.Marker = 'o';
hL2.Marker = 'o';
ylabel(h(1),'log_{10} classification error')
ylabel(h(2),'log_{10} nonzero-coefficient frequency')
xlabel('log_{10} Lambda')
title('Test-Sample Statistics')
hold off

Выберите индекс силы регуляризации, которая балансирует разреженность переменной прогноза и низкую ошибку классификации. В этом случае, значение между $$10^{-4}$$ к $$10^{-1}$$ должен быть достаточным.

idxFinal = 7;

Выберите модель из Mdl с выбранной силой регуляризации.

MdlFinal = selectModels(Mdl,idxFinal);

MdlFinal является моделью ClassificationLinear, содержащей одну силу регуляризации. Чтобы оценить метки для новых наблюдений, передайте MdlFinal и новые данные к predict.