Предскажите метки набора обучающих данных с помощью бинарной модели классификации ядер и отобразите матрицу беспорядка для получившейся классификации.

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

Обучите бинарную модель классификации ядер, которая идентифицирует, плох ли радарный возврат ('b') или хороший ('g').

rng('default') % For reproducibility
Mdl = fitckernel(X,Y);

Mdl ClassificationKernel модель.

Предскажите набор обучающих данных, или перезамену, метки.

label = predict(Mdl,X); 

Создайте матрицу беспорядка.

ConfusionTrain = confusionchart(Y,label);

Модель неправильно классифицирует один радар, возвращаются для каждого класса.

Предскажите метки набора тестов с помощью бинарной модели классификации ядер и отобразите матрицу беспорядка для получившейся классификации.

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. Хорошая практика должна задать порядок класса.

Mdl = fitckernel(X(trainingInds,:),Y(trainingInds),'ClassNames',{'b','g'}); 

Предскажите метки набора обучающих данных и метки набора тестов.

labelTrain = predict(Mdl,X(trainingInds,:));
labelTest = predict(Mdl,X(testInds,:));

Создайте матрицу беспорядка для набора обучающих данных.

ConfusionTrain = confusionchart(Y(trainingInds),labelTrain);

Модель неправильно классифицирует только один радар, возвращаются для каждого класса.

Создайте матрицу беспорядка для набора тестов.

ConfusionTest = confusionchart(Y(testInds),labelTest);

Модель неправильно классифицирует один плохой радар, возвращаются как являющийся хорошей прибылью, и пять хороших радаров возвращаются как являющийся плохими возвратами.

Оцените следующие вероятности класса для набора тестов и определите качество модели путем графического вывода кривой рабочей характеристики получателя (ROC). Модели классификации ядер возвращают апостериорные вероятности для учеников логистической регрессии только.

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 30%-ю выборку затяжки для набора тестов.

rng('default') % For reproducibility
Partition = cvpartition(Y,'Holdout',0.30);
trainingInds = training(Partition); % Indices for the training set
testInds = test(Partition); % Indices for the test set

Обучите бинарную модель классификации ядер. Подходящие ученики логистической регрессии.

Mdl = fitckernel(X(trainingInds,:),Y(trainingInds), ...
    'ClassNames',{'b','g'},'Learner','logistic');

Предскажите следующие вероятности класса для набора тестов.

[~,posterior] = predict(Mdl,X(testInds,:));

Поскольку Mdl имеет одну силу регуляризации, выход posterior матрица с двумя столбцами и строками, равными количеству наблюдений набора тестов. Столбец i содержит апостериорные вероятности Mdl.ClassNames(i) учитывая конкретное наблюдение.

Получите ложные и истинные положительные уровни и оцените область под кривой (AUC). Укажите, что второй класс является положительным классом.

[fpr,tpr,~,auc] = perfcurve(Y(testInds),posterior(:,2),Mdl.ClassNames(2));
auc

auc = 0.9042

AUC близко к 1, который указывает, что модель предсказывает метки хорошо.

Постройте кривую ROC.

figure;
plot(fpr,tpr)
h = gca;
h.XLim(1) = -0.1;
h.YLim(2) = 1.1;
xlabel('False positive rate')
ylabel('True positive rate')
title('ROC Curve')