Exponenta Banner

ребро

Найдите ребро классификации для классификатора машины вектора поддержки (SVM)

свернуть все на странице

Синтаксис

e = edge(SVMModel,TBL,ResponseVarName)
e = edge(SVMModel,TBL,Y)
e = edge(SVMModel,X,Y)
e = edge(___,'Weights',weights)

Описание

e = edge(SVMModel,TBL,ResponseVarName) возвращает ребро классификации (e) для классификатора машины вектора поддержки (SVM) SVMModel с помощью данных о предикторе в таблице TBL и меток класса в TBL.ResponseVarName.

Ребро классификации (e) является скалярным значением, которое представляет взвешенное среднее полей классификации.

e = edge(SVMModel,TBL,Y) возвращает ребро классификации (e) для классификатора SVM SVMModel с помощью данных о предикторе в таблице TBL и меток класса в Y.

пример

e = edge(SVMModel,X,Y) возвращает ребро классификации для SVMModel с помощью данных о предикторе в матричном X и меток класса в Y.

пример

e = edge(___,'Weights',weights) вычисляет ребро классификации для весов наблюдения, предоставленных в weights с помощью любого из входных параметров в предыдущих синтаксисах.

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Загрузите набор данных ionosphere.

load ionosphere
rng(1); % For reproducibility

Обучите классификатор SVM. Задайте 15%-ю выборку затяжки для тестирования, стандартизируйте данные и укажите, что 'g' является положительным классом.

CVSVMModel = fitcsvm(X,Y,'Holdout',0.15,'ClassNames',{'b','g'},...
    'Standardize',true);
CompactSVMModel = CVSVMModel.Trained{1}; % Extract trained, compact classifier
testInds = test(CVSVMModel.Partition);   % Extract the test indices
XTest = X(testInds,:);
YTest = Y(testInds,:);

CVSVMModel является классификатором ClassificationPartitionedModel. Это содержит свойство Trained, которое является массивом ячеек 1 на 1, содержащим классификатор CompactClassificationSVM, что программное обеспечение обучило использование набора обучающих данных.

Оцените тестовое демонстрационное ребро.

e = edge(CompactSVMModel,XTest,YTest)
e = 5.0765

Граничное среднее значение тестовой выборки - приблизительно 5.

Скрипт Open Live Script

Предположим, что наблюдения в наборе данных измеряются последовательно, и что последние 150 наблюдений имеют лучшее качество из-за технологического обновления. Включите это продвижение путем взвешивания лучших качественных наблюдений больше, чем другие наблюдения.

Загрузите набор данных ionosphere.

load ionosphere
rng(1); % For reproducibility

Задайте вектор веса, который взвешивает лучшие качественные наблюдения два раза другие наблюдения.

n = size(X,1);
weights = [ones(n-150,1);2*ones(150,1)];

Обучите классификатор SVM. Задайте схему взвешивания и 15%-ю выборку затяжки для тестирования. Кроме того, стандартизируйте данные и укажите, что 'g' является положительным классом.

CVSVMModel = fitcsvm(X,Y,'Weights',weights,'Holdout',0.15,...
    'ClassNames',{'b','g'},'Standardize',true);
CompactSVMModel = CVSVMModel.Trained{1};
testInds = test(CVSVMModel.Partition);   % Extract the test indices
XTest = X(testInds,:);
YTest = Y(testInds,:);
wTest = weights(testInds,:);

CVSVMModel является обученным классификатором ClassificationPartitionedModel. Это содержит свойство Trained, которое является массивом ячеек 1 на 1, содержащим классификатор CompactClassificationSVM, что программное обеспечение обучило использование набора обучающих данных.

Оцените, что тестовая выборка взвесила ребро с помощью схемы взвешивания.

e = edge(CompactSVMModel,XTest,YTest,'Weights',wTest)
e = 4.8341

Средневзвешенное поле тестовой выборки - приблизительно 5.

Скрипт Open Live Script

Выполните выбор функции путем сравнения тестовых демонстрационных ребер от многоуровневых моделей. Базирующийся только на этом сравнении, классификатор с самым высоким ребром является лучшим классификатором.

Загрузите набор данных ionosphere.

load ionosphere
rng(1); % For reproducibility

Разделите набор данных в наборы обучающих данных и наборы тестов. Задайте 15%-ю выборку затяжки для тестирования.

Partition = cvpartition(Y,'Holdout',0.15);
testInds = test(Partition); % Indices for the test set
XTest = X(testInds,:);
YTest = Y(testInds,:);

Partition задает раздел набора данных.

Задайте эти два набора данных:

  • fullX содержит все предикторы (кроме удаленного столбца 0s).

  • partX содержит последние 20 предикторов.

fullX = X;
partX = X(:,end-20:end);

Обучите классификаторы SVM каждому набору предиктора. Задайте определение раздела.

FullCVSVMModel = fitcsvm(fullX,Y,'CVPartition',Partition);
PartCVSVMModel = fitcsvm(partX,Y,'CVPartition',Partition);
FCSVMModel = FullCVSVMModel.Trained{1};
PCSVMModel = PartCVSVMModel.Trained{1};

FullCVSVMModel и PartCVSVMModel являются классификаторами ClassificationPartitionedModel. Они содержат свойство Trained, которое является массивом ячеек 1 на 1, содержащим классификатор CompactClassificationSVM, что программное обеспечение обучило использование набора обучающих данных.

Оцените тестовое демонстрационное ребро для каждого классификатора.

fullEdge = edge(FCSVMModel,XTest,YTest)
fullEdge = 2.8319

partEdge = edge(PCSVMModel,XTest(:,end-20:end),YTest)
partEdge = 1.5540

Ребро для классификатора, обученного на наборе полных данных, больше, предполагая, что классификатор, обученный со всеми предикторами, лучше.

Входные параметры

свернуть все

Модель классификации SVM, заданная как объект модели ClassificationSVM или объект модели CompactClassificationSVM, возвращенный fitcsvm или compact, соответственно.

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 SVMModel. Многостолбцовые переменные и массивы ячеек кроме массивов ячеек из символьных векторов не позволены.

Если TBL содержит переменную отклика, используемую, чтобы обучить SVMModel, то вы не должны задавать ResponseVarName или Y.

Если бы вы обучили SVMModel с помощью выборочных данных, содержавшихся в таблице, то входные данные для edge должны также быть в таблице.

Если вы устанавливаете 'Standardize',true в fitcsvm, когда учебный SVMModel, то программное обеспечение стандартизирует столбцы данных о предикторе с помощью соответствующих средних значений в SVMModel.Mu и стандартных отклонений в SVMModel.Sigma.

Типы данных: table

Данные о предикторе, заданные как числовая матрица.

Каждая строка X соответствует одному наблюдению (также известный как экземпляр или пример), и каждый столбец соответствует одной переменной (также известный как функцию). Переменные в столбцах X должны совпасть с переменными, которые обучили классификатор SVMModel.

Длина Y и количество строк в X должны быть равными.

Если вы устанавливаете 'Standardize',true в fitcsvm обучать SVMModel, то программное обеспечение стандартизирует столбцы X с помощью соответствующих средних значений в SVMModel.Mu и стандартных отклонений в SVMModel.Sigma.

Типы данных: double | single

Имя переменной отклика, заданное как имя переменной в TBL. Если TBL содержит переменную отклика, используемую, чтобы обучить SVMModel, 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.Response, то задайте ResponseVarName как 'Response'. В противном случае программное обеспечение обрабатывает все столбцы TBL, включая TBL.Response, 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

Метки класса, заданные как категориальное, символ, или массив строк, логический или числовой вектор или массив ячеек из символьных векторов. Y должен совпасть с типом данных SVMModel.ClassNames. (Программное обеспечение обрабатывает строковые массивы как массивы ячеек из символьных векторов.)

Длина Y должна равняться количеству строк в TBL или количеству строк в X.

Веса наблюдения, заданные как числовой вектор или имя переменной в TBL.

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 предоставляете веса, edge вычисляет взвешенное ребро классификации. Программное обеспечение взвешивает наблюдения в каждой строке X или TBL с соответствующим весом в weights.

Пример: 'Weights','W'

Типы данных: single | double | char | string

Больше о

свернуть все

Ребро классификации

edge является взвешенным средним classification margins.

Веса являются предшествующими вероятностями класса. Если вы предоставляете веса, то программное обеспечение нормирует их, чтобы суммировать к априорным вероятностям в соответствующих классах. Программное обеспечение использует повторно нормированные веса, чтобы вычислить взвешенное среднее.

Один способ выбрать среди нескольких классификаторов, например, выполнить выбор функции, состоит в том, чтобы выбрать классификатор, который приводит к самому высокому ребру.

Поле классификации

classification margin для бинарной классификации, для каждого наблюдения, различия между счетом классификации к истинному классу и счетом классификации к ложному классу.

Программное обеспечение задает поле классификации для бинарной классификации как

m=2yf(x).

x является наблюдением. Если истинная метка x является положительным классом, то y равняется 1, и –1 в противном случае. f (x) является счетом классификации положительных классов к наблюдению x. Поле классификации обычно задается как m = y f (x).

Если поля находятся в той же шкале, то они служат мерой по уверенности классификации. Среди нескольких классификаторов те, которые приводят к большим полям, лучше.

Счет классификации

classification score SVM для классификации наблюдения x является расстоянием со знаком от x до контура решения в пределах от - ∞ к + ∞. Положительный счет к классу указывает, что x предсказан, чтобы быть в том классе. Отрицательный счет указывает в противном случае.

Положительный счет классификации классов f(x) обученная функция классификации SVM. f(x) также числовой, предсказанный ответ для x или счет к предсказанию x в положительный класс.

f(x)=∑j=1nαjyjG(xj,x)+b,

где (α1,...,αn,b) предполагаемые параметры SVM, G(xj,x) скалярное произведение на пробеле предиктора между x и векторами поддержки, и сумма включает наблюдения набора обучающих данных. Отрицательный счет классификации классов к x или счет к предсказанию x в отрицательный класс, является –f (x).

Если G (xj, x) = xj ′x (линейное ядро), то функция счета уменьшает до

f(x)=(x/s)′β+b.

s является шкалой ядра, и β является вектором подходящих линейных коэффициентов.

Для получения дополнительной информации смотрите Машины Вектора Поддержки Понимания.

Алгоритмы

Для бинарной классификации программное обеспечение задает поле для наблюдения j, mj, как

mj=2yjf(xj),

где yj ∊ {-1,1}, и f (xj) является предсказанным счетом наблюдения j для положительного класса. Однако mj = yj f (xj) обычно используется, чтобы задать поле.

Ссылки

[1] Christianini, N. и Дж. К. Шейв-Тейлор. Введение, чтобы поддержать векторные машины и другое основанное на ядре изучение методов. Кембридж, Великобритания: Издательство Кембриджского университета, 2000.

Расширенные возможности

Смотрите также

| | | | | | |

Введенный в R2014a

Документация Statistics and Machine Learning Toolbox
Поддержка