Exponenta Banner

kfoldMargin

Поля классификации для перекрестной подтвержденной модели ECOC ядра

свернуть все на странице

Синтаксис

margin = kfoldMargin(CVMdl)
margin = kfoldMargin(CVMdl,Name,Value)

Описание

пример

margin = kfoldMargin(CVMdl) возвращает поля классификации, полученные перекрестной подтвержденной моделью ECOC ядра (ClassificationPartitionedKernelECOC) CVMdl. Для каждого сгиба kfoldMargin вычисляет поля классификации для наблюдений сгиба валидации с помощью модели, обученной на наблюдениях учебного сгиба.

margin = kfoldMargin(CVMdl,Name,Value) возвращает поля классификации с дополнительными опциями, заданными одним или несколькими аргументами пары "имя-значение". Например, задайте бинарную функцию потерь ученика, декодируя схему или уровень многословия.

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Загрузите ирисовый набор данных Фишера. X содержит цветочные измерения, и Y содержит имена цветочных разновидностей.

load fisheriris
X = meas;
Y = species;

Перекрестный подтвердите модель ECOC, состоявшую из двоичных учеников ядра.

CVMdl = fitcecoc(X,Y,'Learners','kernel','CrossVal','on')
CVMdl = 
  classreg.learning.partition.ClassificationPartitionedKernelECOC
    CrossValidatedModel: 'KernelECOC'
           ResponseName: 'Y'
        NumObservations: 150
                  KFold: 10
              Partition: [1x1 cvpartition]
             ClassNames: {'setosa'  'versicolor'  'virginica'}
         ScoreTransform: 'none'


  Properties, Methods

CVMdl является моделью ClassificationPartitionedKernelECOC. По умолчанию программное обеспечение реализует 10-кратную перекрестную проверку. Чтобы задать различное количество сгибов, используйте аргумент пары "имя-значение" 'KFold' вместо 'Crossval'.

Оцените поля классификации для наблюдений сгиба валидации.

m = kfoldMargin(CVMdl);
size(m)
ans = 1×2

   150     1

m 150 1 вектор. m(j) является полем классификации для наблюдения j.

Постройте поля k-сгиба с помощью коробчатой диаграммы.

boxplot(m,'Labels','All Observations')
title('Distribution of Margins')

Скрипт Open Live Script

Выполните выбор функции путем сравнения полей k-сгиба от многоуровневых моделей. Базирующийся только на этом критерии, классификатор с самыми большими полями является лучшим классификатором.

Загрузите ирисовый набор данных Фишера. X содержит цветочные измерения, и Y содержит имена цветочных разновидностей.

load fisheriris
X = meas;
Y = species;

Случайным образом выберите половину переменных прогноза.

rng(1); % For reproducibility
p = size(X,2); % Number of predictors
idxPart = randsample(p,ceil(0.5*p));

Перекрестный подтвердите две модели ECOC, состоявшие из моделей классификации ядер: тот, который использует все предикторы и тот, который использует половину предикторов.

CVMdl = fitcecoc(X,Y,'Learners','kernel','CrossVal','on');
PCVMdl = fitcecoc(X(:,idxPart),Y,'Learners','kernel','CrossVal','on');

CVMdl и PCVMdl являются моделями ClassificationPartitionedKernelECOC. По умолчанию программное обеспечение реализует 10-кратную перекрестную проверку. Чтобы задать различное количество сгибов, используйте аргумент пары "имя-значение" 'KFold' вместо 'Crossval'.

Оцените поля k-сгиба для каждого классификатора.

fullMargins = kfoldMargin(CVMdl);
partMargins = kfoldMargin(PCVMdl);

Постройте распределение граничных наборов с помощью диаграмм.

boxplot([fullMargins partMargins], ...
    'Labels',{'All Predictors','Half of the Predictors'});
title('Distribution of Margins')

Распределение поля PCVMdl подобно распределению поля CVMdl.

Входные параметры

свернуть все

Перекрестная подтвержденная модель ECOC ядра, заданная как модель ClassificationPartitionedKernelECOC. Можно создать модель ClassificationPartitionedKernelECOC по образованию модель ECOC с помощью fitcecoc и задав эти аргументы пары "имя-значение":

  • 'Learners' – Установите значение к 'kernel', объект шаблона, возвращенный templateKernel или массивом ячеек таких объектов шаблона.

  • Один из аргументов '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: kfoldMargin(CVMdl,'Verbose',1) задает, чтобы отобразить диагностические сообщения в Командном окне.

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

  • Эта таблица содержит имена и описания встроенных функций, 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, таким образом, что потеря 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.

По умолчанию, если все бинарные ученики являются моделями классификации ядер с помощью SVM, то BinaryLoss является 'hinge'. Если все бинарные ученики являются моделями классификации ядер с помощью логистической регрессии, то BinaryLoss является 'quadratic'.

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'

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

Поля классификации, возвращенные как числовой вектор. margin является n-by-1 вектор, где каждая строка является полем соответствующего наблюдения, и n является количеством наблюдений (size(CVMdl.Y,1)).

Больше о

свернуть все

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.

Смотрите также

|

Введенный в R2018b

Документация Statistics and Machine Learning Toolbox
Поддержка