Отбросьте векторы поддержки линейных бинарных учеников SVM в модели ECOC
возвращает обученную модель выходных кодов с коррекцией ошибок (ECOC) мультикласса (Mdl
= discardSupportVectors(MdlSV
)Mdl
) от обученного мультикласса модель ECOC (MdlSV
), который содержит по крайней мере один линейный CompactClassificationSVM
бинарный ученик. Оба Mdl
и MdlSV
объекты того же типа, любого ClassificationECOC
объекты или CompactClassificationECOC
объекты.
Mdl
имеет эти характеристики:
Alpha
, SupportVectors
, и SupportVectorLabels
свойства всех линейных бинарных учеников SVM пусты ([]
).
Если вы отображаетесь, любые линейные бинарные ученики SVM сохранили в массиве ячеек обученных моделей Mdl.BinaryLearners
, программное обеспечение перечисляет Beta
свойство вместо Alpha
.
По умолчанию и для КПД, fitcecoc
опорожняет Alpha
, SupportVectorLabels
, и SupportVectors
свойства для всех линейных бинарных учеников SVM. fitcecoc
списки Beta
, вместо Alpha
, в отображении модели.
Сохранить Alpha
, SupportVectorLabels
, и SupportVectors
, передайте линейный шаблон SVM, который задает векторы поддержки хранения к fitcecoc
. Например, введите:
t = templateSVM('SaveSupportVectors',true) Mdl = fitcecoc(X,Y,'Learners',t);
Можно удалить векторы поддержки и связанные значения путем передачи получившегося ClassificationECOC
модель к discardSupportVectors
.
predict
и resubPredict
оцените баллы SVM f (x) для каждого линейного бинарного ученика SVM в использовании модели ECOC
β является Beta
свойством и b является Bias
свойство бинарных учеников. Можно получить доступ к этим свойствам для каждого линейного бинарного ученика SVM в массиве ячеек Mdl.BinaryLearners
. Для получения дополнительной информации о вычислении счета SVM смотрите Машины опорных векторов для Бинарной Классификации.
ClassificationECOC
| ClassificationSVM
| CompactClassificationECOC
| discardSupportVectors
| fitcecoc
| fitcsvm
| templateSVM