edge

Ребро классификации для Гауссовой модели классификации ядер

Описание

пример

e = edge(Mdl,X,Y) возвращает ребро классификации для бинарной Гауссовой модели Mdl классификации ядер использование данных о предикторе в X и соответствующий класс помечает в Y.

e = edge(Mdl,X,Y,'Weights',weights) возвращает взвешенные ребра классификации для весов наблюдения, предоставленных в weights.

Примеры

свернуть все

Загрузите ionosphere набор данных. Этот набор данных имеет 34 предиктора, и 351 бинарный ответ для радара возвращается, любой плохо ('b') или хороший ('g').

load ionosphere

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

rng('default') % For reproducibility
Partition = cvpartition(Y,'Holdout',0.15);
trainingInds = training(Partition); % Indices for the training set
testInds = test(Partition); % Indices for the test set

Обучите бинарную модель классификации ядер использование набора обучающих данных.

Mdl = fitckernel(X(trainingInds,:),Y(trainingInds));

Оцените ребро набора обучающих данных и ребро набора тестов.

eTrain = edge(Mdl,X(trainingInds,:),Y(trainingInds))
eTrain = 2.1703
eTest = edge(Mdl,X(testInds,:),Y(testInds))
eTest = 1.5643

Выполните выбор признаков путем сравнения ребер набора тестов от многоуровневых моделей. Базирующийся только на этом критерии, классификатор с самым высоким ребром является лучшим классификатором.

Загрузите ionosphere набор данных. Этот набор данных имеет 34 предиктора, и 351 бинарный ответ для радара возвращается, любой плохо ('b') или хороший ('g').

load ionosphere

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

rng('default') % For reproducibility
Partition = cvpartition(Y,'Holdout',0.15);
trainingInds = training(Partition); % Indices for the training set
XTrain = X(trainingInds,:);
YTrain = Y(trainingInds);
testInds = test(Partition); % Indices for the test set
XTest = X(testInds,:);
YTest = Y(testInds);

Случайным образом выберите половину переменных предикторов.

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

Обучите две бинарных модели классификации ядер: тот, который использует все предикторы и тот, который использует половину предикторов.

Mdl = fitckernel(XTrain,YTrain);
PMdl = fitckernel(XTrain(:,idxPart),YTrain);

Mdl и PMdl ClassificationKernel модели.

Оцените ребро набора тестов для каждого классификатора.

fullEdge = edge(Mdl,XTest,YTest)
fullEdge = 1.6335
partEdge = edge(PMdl,XTest(:,idxPart),YTest)
partEdge = 2.0205

На основе ребер набора тестов классификатор, который использует половину предикторов, является лучшей моделью.

Входные параметры

свернуть все

Бинарная модель классификации ядер, заданная как ClassificationKernel объект модели. Можно создать ClassificationKernel объект модели с помощью fitckernel.

Данные о предикторе, заданные как n-by-p числовая матрица, где n является количеством наблюдений и p, являются количеством предикторов, используемых, чтобы обучить Mdl.

Длина Y и количество наблюдений в X должно быть равным.

Типы данных: single | double

Метки класса, заданные как категориальное, символ, или массив строк, логический или числовой вектор или массив ячеек из символьных векторов.

  • Тип данных Y должен совпасть с типом данных Mdl.ClassNames. (Программное обеспечение обрабатывает строковые массивы как массивы ячеек из символьных векторов.)

  • Отличные классы в Y должно быть подмножество Mdl.ClassNames.

  • Если Y символьный массив, затем каждый элемент должен соответствовать одной строке массива.

  • Длина Y и количество наблюдений в X должно быть равным.

Типы данных: categorical | char | string | logical | single | double | cell

Веса наблюдения, заданные как положительный числовой вектор длины n, где n количество наблюдений в X. Если вы предоставляете веса, edge вычисляет взвешенное ребро классификации.

Значением по умолчанию являются единицы (n,1).

edge нормирует weights суммировать до значения априорной вероятности в соответствующем классе.

Типы данных: double | single

Выходные аргументы

свернуть все

Ребро классификации, возвращенное в виде числа.

Больше о

свернуть все

Ребро классификации

classification edge является взвешенным средним classification margins.

Один способ выбрать среди нескольких классификаторов, например, выполнить выбор признаков, состоит в том, чтобы выбрать классификатор, который дает к самому большому 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 по той же шкале, то они служат мерой по уверенности классификации. Среди нескольких классификаторов те, которые дают к большим полям, лучше.

Счет классификации

Для моделей классификации ядер, необработанного classification score для классификации наблюдения x, вектор-строка, в положительный класс задан

f(x)=T(x)β+b.

  • T(·) преобразование наблюдения для расширения функции.

  • β является предполагаемым вектор-столбцом коэффициентов.

  • b является предполагаемым скалярным смещением.

Необработанный счет классификации к классификации x в отрицательный класс является f (x). Программное обеспечение классифицирует наблюдения в класс, который дает к положительному счету.

Если модель классификации ядер состоит из учеников логистической регрессии, то программное обеспечение применяет 'logit' выиграйте преобразование к необработанным баллам классификации (см. ScoreTransform).

Расширенные возможности

Смотрите также

| | |

Введенный в R2017b

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте