Exponenta Banner

resubLoss

Потеря классификации перезамены для модели выходных кодов с коррекцией ошибок (ECOC) мультикласса

свернуть все на странице

Синтаксис

L = resubLoss(Mdl)
L = resubLoss(Mdl,Name,Value)

Описание

пример

L = resubLoss(Mdl) возвращает ущерб классификации от перезамены (L) для модели Mdl выходных кодов с коррекцией ошибок (ECOC) мультикласса использование обучающих данных сохранено в Mdl.X и соответствующие метки класса сохранены в Mdl.Y. По умолчанию, resubLoss использует ошибку классификации вычислить L.

Потеря классификации (L) обобщение или качественная мера по перезамене. Его интерпретация зависит от функции потерь и схемы взвешивания, но в целом, лучшие классификаторы дают к меньшим значениям классификации потерь.

пример

L = resubLoss(Mdl,Name,Value) возвращает потерю классификации с дополнительными опциями, заданными одним или несколькими аргументами пары "имя-значение". Например, можно задать функцию потерь, декодируя схему и уровень многословия.

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Вычислите потерю перезамены для модели ECOC с бинарными учениками SVM.

Загрузите ирисовый набор данных Фишера. Задайте данные о предикторе X и данные об ответе Y.

load fisheriris
X = meas;
Y = species;

Обучите модель ECOC с помощью двоичных классификаторов SVM. Стандартизируйте предикторы с помощью шаблона SVM и задайте порядок класса.

t = templateSVM('Standardize',true);
classOrder = unique(Y)
classOrder = 3x1 cell array
    {'setosa'    }
    {'versicolor'}
    {'virginica' }


Mdl = fitcecoc(X,Y,'Learners',t,'ClassNames',classOrder);

t объект шаблона SVM. Во время обучения программное обеспечение использует значения по умолчанию в пустых свойствах в t. Mdl ClassificationECOC модель.

Оцените ошибку классификации перезамены, которая является потерей классификации по умолчанию.

L = resubLoss(Mdl)
L = 0.0267

Модель ECOC неправильно классифицирует 2,67% учебно-демонстрационных ирисовых диафрагм.

Скрипт Open Live Script

Определите качество модели ECOC при помощи пользовательской функции потерь, которая рассматривает минимальную бинарную потерю для каждого наблюдения.

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
classOrder = 3x1 categorical array
     setosa 
     versicolor 
     virginica 


rng(1); % For reproducibility

Обучите модель ECOC с помощью двоичных классификаторов SVM. Стандартизируйте предикторы с помощью шаблона SVM и задайте порядок класса.

t = templateSVM('Standardize',true);
Mdl = fitcecoc(X,Y,'Learners',t,'ClassNames',classOrder);

t объект шаблона SVM. Во время обучения программное обеспечение использует значения по умолчанию в пустых свойствах в t. Mdl ClassificationECOC модель.

Создайте функцию, которая терпит минимальные убытки для каждого наблюдения, затем составляет в среднем минимальные потери для всех наблюдений. S соответствует NegLoss выход resubPredict.

lossfun = @(~,S,~,~)mean(min(-S,[],2));

Вычислите пользовательскую потерю классификации для обучающих данных. 

resubLoss(Mdl,'LossFun',lossfun)
ans = 0.0065

Средней минимальной бинарной потерей для обучающих данных является 0.0065.

Входные параметры

свернуть все

Полный, обученный мультикласс модель ECOC, заданная как ClassificationECOC модель обучена с fitcecoc.

Аргументы в виде пар имя-значение

Задайте дополнительные разделенные запятой пары Name,Value аргументы. Name имя аргумента и 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: resubLoss(Mdl,'BinaryLoss','hamming','LossFun',@lossfun) задает 'hamming' как бинарная функция потерь ученика и пользовательский указатель на функцию @lossfun как полная функция потерь.

Бинарная функция потерь ученика, заданная как разделенная запятой пара, состоящая из 'BinaryLoss' и встроенное имя функции потерь или указатель 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, задайте его указатель на функцию 'BinaryLoss',@customFunction.

    customFunction имеет эту форму:

    bLoss = customFunction(M,s)
    где:

    • M K-by-L кодирующий матрицу, сохраненную в Mdl.CodingMatrix.

    • s 1 L вектором-строкой из баллов классификации.

    • bLoss потеря 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.

BinaryLoss по умолчанию значение зависит от областей значений счета, возвращенных бинарными учениками. Эта таблица описывает некоторый BinaryLoss по умолчанию значения 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 BinaryLoss свойство обученной модели в командной строке.

Пример: 'BinaryLoss','binodeviance'

Типы данных: char | string | function_handle

Схема Decoding, которая агрегировала бинарные потери, заданные как разделенная запятой пара, состоящая из 'Decoding' и 'lossweighted' или 'lossbased'. Для получения дополнительной информации смотрите Бинарную Потерю.

Пример: 'Decoding','lossbased'

Функция потерь, заданная как разделенная запятой пара, состоящая из 'LossFun' и 'classiferror' или указатель на функцию.

  • Задайте встроенную функцию 'classiferror'. В этом случае функция потерь является ошибкой классификации, которая является пропорцией неправильно классифицированных наблюдений.

  • Или, задайте свою собственную функцию с помощью обозначения указателя на функцию.

    Примите тот n = size(X,1) объем выборки и K количество классов. Ваша функция должна иметь подпись lossvalue = lossfun(C,S,W,Cost), где:

    • Выходной аргумент lossvalue скаляр.

    • Вы задаете имя функции (lossfun).

    • C n- K логическая матрица со строками, указывающими на класс, которому принадлежит соответствующее наблюдение. Порядок следования столбцов соответствует порядку класса в Mdl.ClassNames.

      Создайте C установкой C(p,q) = 1 если наблюдение p находится в классе q, для каждой строки. Установите все другие элементы строки p к 0.

    • S n- K числовая матрица отрицаемых значений потерь для классов. Каждая строка соответствует наблюдению. Порядок следования столбцов соответствует порядку класса в Mdl.ClassNames. Вход S напоминает выходной аргумент NegLoss из resubPredict.

    • W n- 1 числовой вектор весов наблюдения. Если вы передаете W, программное обеспечение нормирует свои элементы, чтобы суммировать к 1.

    • Cost K- K числовая матрица затрат misclassification. Например, Cost = ones(K) – eye(K) задает стоимость 0 для правильной классификации и 1 для misclassification.

    Задайте свою функцию с помощью 'LossFun',@lossfun.

Типы данных: char | string | function_handle

Опции оценки, заданные как разделенная запятой пара, состоящая из 'Options' и массив структур, возвращенный statset.

Вызвать параллельные вычисления:

  • Вам нужна лицензия Parallel Computing Toolbox™.

  • Задайте 'Options',statset('UseParallel',true).

Уровень многословия, заданный как разделенная запятой пара, состоящая из 'Verbose' и 0 или 1. Verbose управляет количеством диагностических сообщений, что программное обеспечение отображается в Командном окне.

Если Verbose 0, затем программное обеспечение не отображает диагностические сообщения. В противном случае программное обеспечение отображает диагностические сообщения.

Пример: 'Verbose',1

Типы данных: single | double

Больше о

свернуть все

Ошибка классификации

classification error является бинарной ошибочной мерой по классификации, которая имеет форму

L=∑j=1nwjej∑j=1nwj,

где:

  • wj является весом для наблюдения j. Программное обеспечение повторно нормирует веса, чтобы суммировать к 1.

  • ej = 1, если предсказанный класс наблюдения j отличается от своего истинного класса, и 0 в противном случае.

Другими словами, ошибка классификации является пропорцией наблюдений, неправильно классифицированных классификатором.

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 'LossFun' аргумент пары "имя-значение" loss и predict возразите функциям), 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