Exponenta Banner

kfoldEdge

Ребро классификации для перекрестной подтвержденной модели ECOC

свернуть все на странице

Синтаксис

edge = kfoldEdge(CVMdl)
edge = kfoldEdge(CVMdl,Name,Value)

Описание

пример

edge = kfoldEdge(CVMdl) возвращает ребро классификации, полученное перекрестной подтвержденной моделью ECOC (ClassificationPartitionedECOC) CVMdl. Для каждого сгиба kfoldEdge вычисляет ребро классификации для наблюдений сгиба валидации с помощью модели ECOC, обученной на наблюдениях учебного сгиба. CVMdl.X содержит оба набора наблюдений.

пример

edge = kfoldEdge(CVMdl,Name,Value) возвращает ребро классификации с дополнительными опциями, заданными одним или несколькими аргументами пары "имя-значение". Например, задайте количество сгибов, декодируя схему или уровень многословия.

Примеры

свернуть все

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);
rng(1); % For reproducibility

Обучите и перекрестный подтвердите модель ECOC с помощью двоичных классификаторов машины вектора поддержки (SVM). Стандартизируйте данные о предикторе с помощью шаблона SVM и задайте порядок класса.

t = templateSVM('Standardize',1);
CVMdl = fitcecoc(X,Y,'CrossVal','on','Learners',t,'ClassNames',classOrder);

CVMdl является моделью ClassificationPartitionedECOC. По умолчанию программное обеспечение реализует 10-кратную перекрестную проверку. Можно задать различное количество сгибов с помощью аргумента пары "имя-значение" 'KFold'.

Оцените среднее значение ребер.

edge = kfoldEdge(CVMdl)
edge = 0.4825

Также можно получить ребра на сгиб путем определения пары "имя-значение" 'Mode','individual' в kfoldEdge.

Скрипт Open Live Script

Ребро классификации является относительной мерой качества классификатора. Чтобы определить, который сгибы выполняют плохо, отобразите ребра для каждого сгиба.

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);
rng(1); % For reproducibility

Обучите модель ECOC с помощью двоичных классификаторов SVM. Используйте 8-кратную перекрестную проверку, стандартизируйте предикторы с помощью шаблона SVM и задайте порядок класса.

t = templateSVM('Standardize',1);
CVMdl = fitcecoc(X,Y,'KFold',8,'Learners',t,'ClassNames',classOrder);

Оцените ребро классификации для каждого сгиба.

edges = kfoldEdge(CVMdl,'Mode','individual')
edges = 8×1

    0.4791
    0.4872
    0.4260
    0.5302
    0.5064
    0.4575
    0.4860
    0.4687

Ребра имеют подобные значения через сгибы. Сгибы, которые выполняют плохо, имеют маленькие ребра относительно других сгибов.

Чтобы возвратить среднее ребро классификации через сгибы, которые выполняют хорошо, задайте аргумент пары "имя-значение" 'Folds'.

Скрипт Open Live Script

Ребро классификатора измеряет среднее значение полей классификатора. Один способ выполнить выбор функции состоит в том, чтобы сравнить ребра перекрестной проверки от многоуровневых моделей. Базирующийся только на этом критерии, классификатор с самым большим ребром является лучшим классификатором.

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

Задайте следующие два набора данных.

  • fullX содержит все предикторы.

  • partX содержит лепестковые размерности.

fullX = X;
partX = X(:,3:4);

Для каждого набора предиктора обучите и перекрестный подтвердите модель ECOC с помощью двоичных классификаторов SVM. Стандартизируйте предикторы с помощью шаблона SVM и задайте порядок класса.

t = templateSVM('Standardize',1);
CVMdl = fitcecoc(fullX,Y,'CrossVal','on','Learners',t,...
    'ClassNames',classOrder);
PCVMdl = fitcecoc(partX,Y,'CrossVal','on','Learners',t,...
    'ClassNames',classOrder);

CVMdl и PCVMdl являются моделями ClassificationPartitionedECOC. По умолчанию программное обеспечение реализует 10-кратную перекрестную проверку.

Оцените ребро для каждого классификатора.

fullEdge = kfoldEdge(CVMdl)
fullEdge = 0.4825

partEdge = kfoldEdge(PCVMdl)
partEdge = 0.4951

Эти две модели имеют сопоставимые ребра.

Входные параметры

свернуть все

Перекрестная подтвержденная модель ECOC, заданная как модель ClassificationPartitionedECOC. Можно создать модель ClassificationPartitionedECOC двумя способами:

  • Передайте обученную модель ECOC (ClassificationECOC) crossval.

  • Обучите модель ECOC с помощью fitcecoc и задайте любой из этих аргументов пары "имя-значение" перекрестной проверки: 'CrossVal', 'CVPartition', 'Holdout', 'KFold' или 'Leaveout'.

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: kfoldEdge(CVMdl,'BinaryLoss','hinge') задает 'hinge' как бинарную функцию потерь ученика.

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.

    ЗначениеОписаниеОбласть счетаg (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 (2sj – 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.

ПредположениеЗначение 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, 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'

Сверните индексы для прогноза, заданного как пара, разделенная запятой, состоящая из 'Folds' и числовой вектор положительных целых чисел. Элементы Folds должны быть в диапазоне от 1 до CVMdl.KFold.

Программное обеспечение использует только сгибы, заданные в Folds для прогноза.

Пример: 'Folds',[1 4 10]

Типы данных: single | double

Уровень агрегации для вывода, заданного как пара, разделенная запятой, состоящая из 'Mode' и 'average' или 'individual'.

Эта таблица описывает значения.

ЗначениеОписание
'average'Вывод является скалярным средним значением по всем сгибам.
'individual'Вывод является вектором длины k, содержащий одно значение на сгиб, где k является количеством сгибов.

Пример: 'Mode','individual'

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).

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

Выходные аргументы

свернуть все

Ребро классификации, возвращенное в виде числа или числового вектор-столбца.

Если Mode является 'average', то edge является средним ребром классификации по всем сгибам. В противном случае edge является k-by-1 числовой вектор-столбец, содержащий ребро классификации для каждого сгиба, где k является количеством сгибов.

Больше о

свернуть все

Ребро классификации

classification edge является взвешенным средним classification margins.

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

Поле классификации

classification margin, для каждого наблюдения, различия между отрицательной потерей для истинного класса и максимальной отрицательной потерей среди ложных классов. Если поля находятся в той же шкале, то они служат мерой по уверенности классификации. Среди нескольких классификаторов те, которые приводят к большим полям, лучше.

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.

  • 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,

k^=argmink∑j=1L|mkj|g(mkj,sj).

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

k^=argmink∑j=1L|mkj|g(mkj,sj)∑j=1L|mkj|.

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).

ЗначениеОписаниеОбласть счетаg (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 (2sj – 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

Смотрите также

| | | | | |

Темы

Введенный в R2014b

Документация Statistics and Machine Learning Toolbox
Поддержка