Exponenta Banner
exponenta event banner

resume

Возобновите обучение Гауссовой модели классификации ядер

свернуть все на странице

Синтаксис

UpdatedMdl = resume(Mdl,X,Y)
UpdatedMdl = resume(Mdl,X,Y,Name,Value)
[UpdatedMdl,FitInfo] = resume(___)

Описание

пример

UpdatedMdl = resume(Mdl,X,Y) продолжает обучение с теми же опциями, используемыми, чтобы обучить Mdl, включая обучающие данные (данные о предикторе в X и класс помечает в Y) и расширение функции. Обучение запускается в текущих предполагаемых параметрах в Mdl. Функция возвращает новую бинарную Гауссову модель UpdatedMdl классификации ядер.

пример

UpdatedMdl = resume(Mdl,X,Y,Name,Value) возвращает новую бинарную Гауссову модель классификации ядер с дополнительными опциями, заданными одним или несколькими аргументами пары "имя-значение". Например, можно изменить опции управления сходимостью, такие как допуски сходимости и максимальное количество дополнительных итераций оптимизации.

[UpdatedMdl,FitInfo] = resume(___) также возвращает подходящую информацию в массиве структур FitInfo использование любого из предыдущих входных параметров в синтаксисах.

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

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 20%-ю выборку затяжки для набора тестов.

rng('default') % For reproducibility
Partition = cvpartition(Y,'Holdout',0.20);
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);

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

Mdl = fitckernel(XTrain,YTrain,'IterationLimit',5,'Verbose',1);
|=================================================================================================================|
| Solver |  Pass  |   Iteration  |   Objective   |     Step      |    Gradient   |    Relative    |  sum(beta~=0) |
|        |        |              |               |               |   magnitude   | change in Beta |               |
|=================================================================================================================|
|  LBFGS |      1 |            0 |  1.000000e+00 |  0.000000e+00 |  2.811388e-01 |                |             0 |
|  LBFGS |      1 |            1 |  7.585395e-01 |  4.000000e+00 |  3.594306e-01 |   1.000000e+00 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |            2 |  7.160994e-01 |  1.000000e+00 |  2.028470e-01 |   6.923988e-01 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |            3 |  6.825272e-01 |  1.000000e+00 |  2.846975e-02 |   2.388909e-01 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |            4 |  6.699435e-01 |  1.000000e+00 |  1.779359e-02 |   1.325304e-01 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |            5 |  6.535619e-01 |  1.000000e+00 |  2.669039e-01 |   4.112952e-01 |          2048 |
|=================================================================================================================|

Mdl ClassificationKernel модель.

Предскажите метки набора тестов, создайте матрицу беспорядка для набора тестов и оцените ошибку классификации для набора тестов.

label = predict(Mdl,XTest);
ConfusionTest = confusionchart(YTest,label);

L = loss(Mdl,XTest,YTest)
L = 0.3594

Mdl неправильно классифицирует весь плохой радар, возвращается как хорошая прибыль.

Продолжите обучение при помощи resume. Эта функция продолжает обучение с теми же опциями, используемыми в учебном Mdl.

UpdatedMdl = resume(Mdl,XTrain,YTrain);
|=================================================================================================================|
| Solver |  Pass  |   Iteration  |   Objective   |     Step      |    Gradient   |    Relative    |  sum(beta~=0) |
|        |        |              |               |               |   magnitude   | change in Beta |               |
|=================================================================================================================|
|  LBFGS |      1 |            0 |  6.535619e-01 |  0.000000e+00 |  2.669039e-01 |                |          2048 |
|  LBFGS |      1 |            1 |  6.132547e-01 |  1.000000e+00 |  6.355537e-03 |   1.522092e-01 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |            2 |  5.938316e-01 |  4.000000e+00 |  3.202847e-02 |   1.498036e-01 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |            3 |  4.169274e-01 |  1.000000e+00 |  1.530249e-01 |   7.234253e-01 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |            4 |  3.679212e-01 |  5.000000e-01 |  2.740214e-01 |   2.495886e-01 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |            5 |  3.332261e-01 |  1.000000e+00 |  1.423488e-02 |   9.558680e-02 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |            6 |  3.235335e-01 |  1.000000e+00 |  7.117438e-03 |   7.137260e-02 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |            7 |  3.112331e-01 |  1.000000e+00 |  6.049822e-02 |   1.252157e-01 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |            8 |  2.972144e-01 |  1.000000e+00 |  7.117438e-03 |   5.796240e-02 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |            9 |  2.837450e-01 |  1.000000e+00 |  8.185053e-02 |   1.484733e-01 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           10 |  2.797642e-01 |  1.000000e+00 |  3.558719e-02 |   5.856842e-02 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           11 |  2.771280e-01 |  1.000000e+00 |  2.846975e-02 |   2.349433e-02 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           12 |  2.741570e-01 |  1.000000e+00 |  3.914591e-02 |   3.113194e-02 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           13 |  2.725701e-01 |  5.000000e-01 |  1.067616e-01 |   8.729821e-02 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           14 |  2.667147e-01 |  1.000000e+00 |  3.914591e-02 |   3.491723e-02 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           15 |  2.621152e-01 |  1.000000e+00 |  7.117438e-03 |   5.104726e-02 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           16 |  2.601652e-01 |  1.000000e+00 |  3.558719e-02 |   3.764904e-02 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           17 |  2.589052e-01 |  1.000000e+00 |  3.202847e-02 |   3.655744e-02 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           18 |  2.583185e-01 |  1.000000e+00 |  7.117438e-03 |   6.490571e-02 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           19 |  2.556482e-01 |  1.000000e+00 |  9.252669e-02 |   4.601390e-02 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           20 |  2.542643e-01 |  1.000000e+00 |  7.117438e-02 |   4.141838e-02 |          2048 |
|=================================================================================================================|
| Solver |  Pass  |   Iteration  |   Objective   |     Step      |    Gradient   |    Relative    |  sum(beta~=0) |
|        |        |              |               |               |   magnitude   | change in Beta |               |
|=================================================================================================================|
|  LBFGS |      1 |           21 |  2.532117e-01 |  1.000000e+00 |  1.067616e-02 |   1.661720e-02 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           22 |  2.529890e-01 |  1.000000e+00 |  2.135231e-02 |   1.231678e-02 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           23 |  2.523232e-01 |  1.000000e+00 |  3.202847e-02 |   1.958586e-02 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           24 |  2.506736e-01 |  1.000000e+00 |  1.779359e-02 |   2.474613e-02 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           25 |  2.501995e-01 |  1.000000e+00 |  1.779359e-02 |   2.514352e-02 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           26 |  2.488242e-01 |  1.000000e+00 |  3.558719e-03 |   1.531810e-02 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           27 |  2.485295e-01 |  5.000000e-01 |  3.202847e-02 |   1.229760e-02 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           28 |  2.482244e-01 |  1.000000e+00 |  4.270463e-02 |   8.970983e-03 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           29 |  2.479714e-01 |  1.000000e+00 |  3.558719e-03 |   7.393900e-03 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           30 |  2.477316e-01 |  1.000000e+00 |  3.202847e-02 |   3.268087e-03 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           31 |  2.476178e-01 |  2.500000e-01 |  3.202847e-02 |   5.445890e-03 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           32 |  2.474874e-01 |  1.000000e+00 |  1.779359e-02 |   3.535903e-03 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           33 |  2.473980e-01 |  1.000000e+00 |  7.117438e-03 |   2.821725e-03 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           34 |  2.472935e-01 |  1.000000e+00 |  3.558719e-03 |   2.699880e-03 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           35 |  2.471418e-01 |  1.000000e+00 |  3.558719e-03 |   1.242523e-02 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           36 |  2.469862e-01 |  1.000000e+00 |  2.846975e-02 |   7.895605e-03 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           37 |  2.469598e-01 |  1.000000e+00 |  2.135231e-02 |   6.657676e-03 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           38 |  2.466941e-01 |  1.000000e+00 |  3.558719e-02 |   4.654690e-03 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           39 |  2.466660e-01 |  5.000000e-01 |  1.423488e-02 |   2.885769e-03 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           40 |  2.465605e-01 |  1.000000e+00 |  3.558719e-03 |   4.562565e-03 |          2048 |
|=================================================================================================================|
| Solver |  Pass  |   Iteration  |   Objective   |     Step      |    Gradient   |    Relative    |  sum(beta~=0) |
|        |        |              |               |               |   magnitude   | change in Beta |               |
|=================================================================================================================|
|  LBFGS |      1 |           41 |  2.465362e-01 |  1.000000e+00 |  1.423488e-02 |   5.652180e-03 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           42 |  2.463528e-01 |  1.000000e+00 |  3.558719e-03 |   2.389759e-03 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           43 |  2.463207e-01 |  1.000000e+00 |  1.511170e-03 |   3.738286e-03 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           44 |  2.462585e-01 |  5.000000e-01 |  7.117438e-02 |   2.321693e-03 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           45 |  2.461742e-01 |  1.000000e+00 |  7.117438e-03 |   2.599725e-03 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           46 |  2.461434e-01 |  1.000000e+00 |  3.202847e-02 |   3.186923e-03 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           47 |  2.461115e-01 |  1.000000e+00 |  7.117438e-03 |   1.530711e-03 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           48 |  2.460814e-01 |  1.000000e+00 |  1.067616e-02 |   1.811714e-03 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           49 |  2.460533e-01 |  5.000000e-01 |  1.423488e-02 |   1.012252e-03 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           50 |  2.460111e-01 |  1.000000e+00 |  1.423488e-02 |   4.166762e-03 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           51 |  2.459414e-01 |  1.000000e+00 |  1.067616e-02 |   3.271946e-03 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           52 |  2.458809e-01 |  1.000000e+00 |  1.423488e-02 |   1.846440e-03 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           53 |  2.458479e-01 |  1.000000e+00 |  1.067616e-02 |   1.180871e-03 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           54 |  2.458146e-01 |  1.000000e+00 |  1.455008e-03 |   1.422954e-03 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           55 |  2.457878e-01 |  1.000000e+00 |  7.117438e-03 |   1.880892e-03 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           56 |  2.457519e-01 |  1.000000e+00 |  2.491103e-02 |   1.074764e-03 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           57 |  2.457420e-01 |  1.000000e+00 |  7.473310e-02 |   9.511878e-04 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           58 |  2.457212e-01 |  1.000000e+00 |  3.558719e-03 |   3.718564e-04 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           59 |  2.457089e-01 |  1.000000e+00 |  4.270463e-02 |   6.237270e-04 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           60 |  2.457047e-01 |  5.000000e-01 |  1.423488e-02 |   3.647573e-04 |          2048 |
|=================================================================================================================|
| Solver |  Pass  |   Iteration  |   Objective   |     Step      |    Gradient   |    Relative    |  sum(beta~=0) |
|        |        |              |               |               |   magnitude   | change in Beta |               |
|=================================================================================================================|
|  LBFGS |      1 |           61 |  2.456991e-01 |  1.000000e+00 |  1.423488e-02 |   5.666884e-04 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           62 |  2.456898e-01 |  1.000000e+00 |  1.779359e-02 |   4.697056e-04 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           63 |  2.456792e-01 |  1.000000e+00 |  1.779359e-02 |   5.984927e-04 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           64 |  2.456603e-01 |  1.000000e+00 |  1.403782e-03 |   5.414985e-04 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           65 |  2.456482e-01 |  1.000000e+00 |  3.558719e-03 |   6.506293e-04 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           66 |  2.456358e-01 |  1.000000e+00 |  1.476262e-03 |   1.284139e-03 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           67 |  2.456124e-01 |  1.000000e+00 |  3.558719e-03 |   8.636596e-04 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           68 |  2.455980e-01 |  1.000000e+00 |  1.067616e-02 |   9.861527e-04 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           69 |  2.455780e-01 |  1.000000e+00 |  1.067616e-02 |   5.102487e-04 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           70 |  2.455633e-01 |  1.000000e+00 |  3.558719e-03 |   1.228077e-03 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           71 |  2.455449e-01 |  1.000000e+00 |  1.423488e-02 |   7.864590e-04 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           72 |  2.455261e-01 |  1.000000e+00 |  3.558719e-02 |   1.090815e-03 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           73 |  2.455142e-01 |  1.000000e+00 |  1.067616e-02 |   1.701506e-03 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           74 |  2.455075e-01 |  1.000000e+00 |  1.779359e-02 |   1.504577e-03 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           75 |  2.455008e-01 |  1.000000e+00 |  3.914591e-02 |   1.144021e-03 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           76 |  2.454943e-01 |  1.000000e+00 |  2.491103e-02 |   3.015254e-04 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           77 |  2.454918e-01 |  5.000000e-01 |  3.202847e-02 |   9.837523e-04 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           78 |  2.454870e-01 |  1.000000e+00 |  1.779359e-02 |   4.328953e-04 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           79 |  2.454865e-01 |  5.000000e-01 |  3.558719e-03 |   7.126815e-04 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           80 |  2.454775e-01 |  1.000000e+00 |  5.693950e-02 |   8.992562e-04 |          2048 |
|=================================================================================================================|
| Solver |  Pass  |   Iteration  |   Objective   |     Step      |    Gradient   |    Relative    |  sum(beta~=0) |
|        |        |              |               |               |   magnitude   | change in Beta |               |
|=================================================================================================================|
|  LBFGS |      1 |           81 |  2.454686e-01 |  1.000000e+00 |  1.183730e-03 |   1.590246e-04 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           82 |  2.454612e-01 |  1.000000e+00 |  2.135231e-02 |   1.389570e-04 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           83 |  2.454506e-01 |  1.000000e+00 |  3.558719e-03 |   6.162089e-04 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           84 |  2.454436e-01 |  1.000000e+00 |  1.423488e-02 |   1.877414e-03 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           85 |  2.454378e-01 |  1.000000e+00 |  1.423488e-02 |   3.370852e-04 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           86 |  2.454249e-01 |  1.000000e+00 |  1.423488e-02 |   8.133615e-04 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           87 |  2.454101e-01 |  1.000000e+00 |  1.067616e-02 |   3.872088e-04 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           88 |  2.453963e-01 |  1.000000e+00 |  1.779359e-02 |   5.670260e-04 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           89 |  2.453866e-01 |  1.000000e+00 |  1.067616e-02 |   1.444984e-03 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           90 |  2.453821e-01 |  1.000000e+00 |  7.117438e-03 |   2.457270e-03 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           91 |  2.453790e-01 |  5.000000e-01 |  6.761566e-02 |   8.228766e-04 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           92 |  2.453603e-01 |  1.000000e+00 |  2.135231e-02 |   1.084233e-03 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           93 |  2.453540e-01 |  1.000000e+00 |  2.135231e-02 |   2.060005e-04 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           94 |  2.453482e-01 |  1.000000e+00 |  1.779359e-02 |   1.560883e-04 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           95 |  2.453461e-01 |  1.000000e+00 |  1.779359e-02 |   1.614693e-03 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           96 |  2.453371e-01 |  1.000000e+00 |  3.558719e-02 |   2.145835e-04 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           97 |  2.453305e-01 |  1.000000e+00 |  4.270463e-02 |   7.602088e-04 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           98 |  2.453283e-01 |  2.500000e-01 |  2.135231e-02 |   3.422253e-04 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           99 |  2.453246e-01 |  1.000000e+00 |  3.558719e-03 |   3.872561e-04 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |          100 |  2.453214e-01 |  1.000000e+00 |  3.202847e-02 |   1.732237e-04 |          2048 |
|=================================================================================================================|
| Solver |  Pass  |   Iteration  |   Objective   |     Step      |    Gradient   |    Relative    |  sum(beta~=0) |
|        |        |              |               |               |   magnitude   | change in Beta |               |
|=================================================================================================================|
|  LBFGS |      1 |          101 |  2.453168e-01 |  1.000000e+00 |  1.067616e-02 |   3.065286e-04 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |          102 |  2.453155e-01 |  5.000000e-01 |  4.626335e-02 |   3.402368e-04 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |          103 |  2.453136e-01 |  1.000000e+00 |  1.779359e-02 |   2.215029e-04 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |          104 |  2.453119e-01 |  1.000000e+00 |  3.202847e-02 |   4.142355e-04 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |          105 |  2.453093e-01 |  1.000000e+00 |  1.423488e-02 |   2.186007e-04 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |          106 |  2.453090e-01 |  1.000000e+00 |  2.846975e-02 |   1.338602e-03 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |          107 |  2.453048e-01 |  1.000000e+00 |  1.423488e-02 |   3.208296e-04 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |          108 |  2.453040e-01 |  1.000000e+00 |  3.558719e-02 |   1.294488e-03 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |          109 |  2.452977e-01 |  1.000000e+00 |  1.423488e-02 |   8.328380e-04 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |          110 |  2.452934e-01 |  1.000000e+00 |  2.135231e-02 |   5.149259e-04 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |          111 |  2.452886e-01 |  1.000000e+00 |  1.779359e-02 |   3.650664e-04 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |          112 |  2.452854e-01 |  1.000000e+00 |  1.067616e-02 |   2.633981e-04 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |          113 |  2.452836e-01 |  1.000000e+00 |  1.067616e-02 |   1.804300e-04 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |          114 |  2.452817e-01 |  1.000000e+00 |  7.117438e-03 |   4.251642e-04 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |          115 |  2.452741e-01 |  1.000000e+00 |  1.779359e-02 |   9.018440e-04 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |          116 |  2.452691e-01 |  1.000000e+00 |  2.135231e-02 |   9.941716e-05 |          2048 |
|=================================================================================================================|

Предскажите метки набора тестов, создайте матрицу беспорядка для набора тестов и оцените ошибку классификации для набора тестов.

UpdatedLabel = predict(UpdatedMdl,XTest);
UpdatedConfusionTest = confusionchart(YTest,UpdatedLabel);

UpdatedL = loss(UpdatedMdl,XTest,YTest)
UpdatedL = 0.1284

Ошибочные уменьшения классификации после resume обновляет модель классификации с большим количеством итераций.

Скрипт Open Live Script

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 20%-ю выборку затяжки для набора тестов.

rng('default') % For reproducibility
Partition = cvpartition(Y,'Holdout',0.20);
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);

Обучите бинарную модель классификации ядер с расслабленными опциями обучения управления сходимостью при помощи аргументов пары "имя-значение" 'BetaTolerance' и 'GradientTolerance'.

[Mdl,FitInfo] = fitckernel(XTrain,YTrain,'Verbose',1, ...
    'BetaTolerance',1e-1,'GradientTolerance',1e-1);
|=================================================================================================================|
| Solver |  Pass  |   Iteration  |   Objective   |     Step      |    Gradient   |    Relative    |  sum(beta~=0) |
|        |        |              |               |               |   magnitude   | change in Beta |               |
|=================================================================================================================|
|  LBFGS |      1 |            0 |  1.000000e+00 |  0.000000e+00 |  2.811388e-01 |                |             0 |
|  LBFGS |      1 |            1 |  7.585395e-01 |  4.000000e+00 |  3.594306e-01 |   1.000000e+00 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |            2 |  7.160994e-01 |  1.000000e+00 |  2.028470e-01 |   6.923988e-01 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |            3 |  6.825272e-01 |  1.000000e+00 |  2.846975e-02 |   2.388909e-01 |          2048 |
|=================================================================================================================|

Mdl ClassificationKernel модель.

Предскажите метки набора тестов, создайте матрицу беспорядка для набора тестов и оцените ошибку классификации для набора тестов

label = predict(Mdl,XTest);
ConfusionTest = confusionchart(YTest,label);

L = loss(Mdl,XTest,YTest)
L = 0.3594

Mdl неправильно классифицирует весь плохой радар, возвращается как хорошая прибыль.

Продолжите обучение при помощи resume с модифицированной сходимостью управляют опциями обучения.

[UpdatedMdl,UpdatedFitInfo] = resume(Mdl,XTrain,YTrain, ...
    'BetaTolerance',1e-2,'GradientTolerance',1e-2);
|=================================================================================================================|
| Solver |  Pass  |   Iteration  |   Objective   |     Step      |    Gradient   |    Relative    |  sum(beta~=0) |
|        |        |              |               |               |   magnitude   | change in Beta |               |
|=================================================================================================================|
|  LBFGS |      1 |            0 |  6.825272e-01 |  0.000000e+00 |  2.846975e-02 |                |          2048 |
|  LBFGS |      1 |            1 |  6.692805e-01 |  2.000000e+00 |  2.846975e-02 |   1.389258e-01 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |            2 |  6.466824e-01 |  1.000000e+00 |  2.348754e-01 |   4.149425e-01 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |            3 |  5.441382e-01 |  2.000000e+00 |  1.743772e-01 |   5.344538e-01 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |            4 |  5.222333e-01 |  1.000000e+00 |  3.309609e-01 |   7.530878e-01 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |            5 |  3.776579e-01 |  1.000000e+00 |  1.103203e-01 |   6.532621e-01 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |            6 |  3.523520e-01 |  1.000000e+00 |  5.338078e-02 |   1.384232e-01 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |            7 |  3.422319e-01 |  5.000000e-01 |  3.202847e-02 |   9.703897e-02 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |            8 |  3.341895e-01 |  1.000000e+00 |  3.202847e-02 |   5.009485e-02 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |            9 |  3.199302e-01 |  1.000000e+00 |  4.982206e-02 |   8.038014e-02 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           10 |  3.017904e-01 |  1.000000e+00 |  1.423488e-02 |   2.845012e-01 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           11 |  2.853480e-01 |  1.000000e+00 |  3.558719e-02 |   9.799137e-02 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           12 |  2.753979e-01 |  1.000000e+00 |  3.914591e-02 |   9.975305e-02 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           13 |  2.647492e-01 |  1.000000e+00 |  3.914591e-02 |   9.713710e-02 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           14 |  2.639242e-01 |  1.000000e+00 |  1.423488e-02 |   6.721803e-02 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           15 |  2.617385e-01 |  1.000000e+00 |  1.779359e-02 |   2.625089e-02 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           16 |  2.598600e-01 |  1.000000e+00 |  7.117438e-02 |   3.338724e-02 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           17 |  2.594176e-01 |  1.000000e+00 |  1.067616e-02 |   2.441171e-02 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           18 |  2.579350e-01 |  1.000000e+00 |  3.202847e-02 |   2.979246e-02 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           19 |  2.570669e-01 |  1.000000e+00 |  1.779359e-02 |   4.432998e-02 |          2048 |
|  LBFGS |      1 |           20 |  2.552954e-01 |  1.000000e+00 |  1.769940e-03 |   1.899895e-02 |          2048 |
|=================================================================================================================|

Предскажите метки набора тестов, создайте матрицу беспорядка для набора тестов и оцените ошибку классификации для набора тестов.

UpdatedLabel = predict(UpdatedMdl,XTest);
UpdatedConfusionTest = confusionchart(YTest,UpdatedLabel);

UpdatedL = loss(UpdatedMdl,XTest,YTest)
UpdatedL = 0.1140

Ошибочные уменьшения классификации после resume обновляет модель классификации с меньшими допусками сходимости.

Отобразите выходные параметры FitInfo и UpdatedFitInfo.

FitInfo
FitInfo = struct with fields:
                  Solver: 'LBFGS-fast'
            LossFunction: 'hinge'
                  Lambda: 0.0036
           BetaTolerance: 0.1000
       GradientTolerance: 0.1000
          ObjectiveValue: 0.6825
       GradientMagnitude: 0.0285
    RelativeChangeInBeta: 0.2389
                 FitTime: 0.0229
                 History: [1x1 struct]


UpdatedFitInfo
UpdatedFitInfo = struct with fields:
                  Solver: 'LBFGS-fast'
            LossFunction: 'hinge'
                  Lambda: 0.0036
           BetaTolerance: 0.0100
       GradientTolerance: 0.0100
          ObjectiveValue: 0.2553
       GradientMagnitude: 0.0018
    RelativeChangeInBeta: 0.0190
                 FitTime: 0.0248
                 History: [1x1 struct]

Оба обучения завершает работу, потому что программное обеспечение удовлетворяет абсолютному допуску градиента.

Постройте величину градиента по сравнению с количеством итераций при помощи UpdatedFitInfo.History.GradientMagnitude. Обратите внимание на то, что History поле UpdatedFitInfo включает информацию в History поле FitInfo.

semilogy(UpdatedFitInfo.History.GradientMagnitude,'o-')
ax = gca;
ax.XTick = 1:25;
ax.XTickLabel = UpdatedFitInfo.History.IterationNumber;
grid on
xlabel('Number of Iterations')
ylabel('Gradient Magnitude')

Первое обучение завершает работу после трех итераций, потому что величина градиента становится меньше, чем 1e-1. Второе обучение завершает работу после 20 итераций, потому что величина градиента становится меньше, чем 1e-2.

Входные параметры

свернуть все

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

Данные о предикторе раньше обучали Mdl, заданный, когда n-by-p числовая матрица, где n является количеством наблюдений и p, является количеством предикторов.

Типы данных: single | double

Метки класса раньше обучали Mdl, заданный как категориальное, символ, или массив строк, логический или числовой вектор или массив ячеек из символьных векторов.

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

Примечание

resume должен запуститься только на тех же обучающих данных (X и Y) и те же веса наблюдения раньше обучали Mdl. resume функционируйте использует те же опции обучения, используемые, чтобы обучить Mdl, включая расширение функции.

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: UpdatedMdl = resume(Mdl,X,Y,'GradientTolerance',1e-5) обучение резюме с теми же опциями, используемыми, чтобы обучить Mdl, кроме абсолютного допуска градиента.

Веса наблюдения раньше обучали Mdl, заданный как разделенная запятой пара, состоящая из 'Weights' и положительный числовой вектор длины n, где n количество наблюдений в X. resume функция взвешивает наблюдения в X с соответствующими значениями в Weights.

Значением по умолчанию являются единицы (n,1).

resume нормирует Weights суммировать до значения априорной вероятности в соответствующем классе.

Пример: 'Weights',w

Типы данных: single | double

Относительный допуск на линейных коэффициентах и сроке смещения (прерывание), заданное как разделенная запятой пара, состоящая из 'BetaTolerance' и неотрицательный скаляр.

Пусть Bt=[βt′  bt], то есть, вектор коэффициентов и смещения называет в итерации оптимизации t. Если ‖Bt−Bt−1Bt‖2<BetaTolerance, затем оптимизация завершает работу.

Если вы также задаете GradientTolerance, затем оптимизация завершает работу, когда программное обеспечение удовлетворяет любому критерию остановки.

По умолчанию значением является тот же BetaTolerance значение раньше обучало Mdl.

Пример: 'BetaTolerance',1e-6

Типы данных: single | double

Абсолютный допуск градиента, заданный как разделенная запятой пара, состоящая из 'GradientTolerance' и неотрицательный скаляр.

Пусть ∇ℒt будьте вектором градиента целевой функции относительно коэффициентов, и смещение называют в итерации оптимизации t. Если ‖∇ℒt‖∞=max |∇ℒt|<GradientTolerance, затем оптимизация завершает работу.

Если вы также задаете BetaTolerance, затем оптимизация завершает работу, когда программное обеспечение удовлетворяет любому критерию остановки.

По умолчанию значением является тот же GradientTolerance значение раньше обучало Mdl.

Пример: 'GradientTolerance',1e-5

Типы данных: single | double

Максимальное количество дополнительных итераций оптимизации, заданных как разделенная запятой пара, состоящая из 'IterationLimit' и положительное целое число.

Значение по умолчанию 1000 если преобразованные совпадения данных в памяти (Mdl.ModelParameters.BlockSize), который вы задаете при помощи аргумента пары "имя-значение" когда учебный Mdl. В противном случае значение по умолчанию равняется 100.

Обратите внимание на то, что значением по умолчанию не является значение, используемое, чтобы обучить Mdl.

Пример: 'IterationLimit',500

Типы данных: single | double

Выходные аргументы

свернуть все

Обновленная модель классификации ядер, возвращенная как ClassificationKernel объект модели.

Детали оптимизации, возвращенные как массив структур включая поля, описаны в этой таблице. Поля содержат спецификации аргумента пары "имя-значение" или окончательные значения.

Поле Описание
Solver

Метод минимизации целевой функции: 'LBFGS-fast', 'LBFGS-blockwise', или 'LBFGS-tall'. Для получения дополнительной информации см. Алгоритмы fitckernel.

LossFunctionФункция потерь. Любой 'hinge' или 'logit' в зависимости от типа линейной модели классификации. Смотрите Learner из fitckernel.
LambdaСила срока регуляризации. Смотрите Lambda из fitckernel.
BetaToleranceОтносительный допуск на линейных коэффициентах и сроке смещения. Смотрите BetaTolerance.
GradientToleranceАбсолютный допуск градиента. Смотрите GradientTolerance.
ObjectiveValueЗначение целевой функции, когда оптимизация завершает работу. Потеря классификации плюс срок регуляризации составляет целевую функцию.
GradientMagnitudeНорма Бога вектора градиента целевой функции, когда оптимизация завершает работу. Смотрите GradientTolerance.
RelativeChangeInBetaОтносительные изменения в линейных коэффициентах и смещении называют, когда оптимизация завершает работу. Смотрите BetaTolerance.
FitTimeПрошедшее, тактовое стеной время (в секундах) требуемый подбирать модель к данным.
HistoryИстория информации об оптимизации. Это поле также включает информацию об оптимизации от учебного Mdl. Это поле пусто ([]) если вы задаете 'Verbose',0 когда учебный Mdl. Для получения дополнительной информации смотрите Verbose и алгоритмы fitckernel.

К полям доступа используйте запись через точку. Например, чтобы получить доступ к вектору значений целевой функции для каждой итерации, введите FitInfo.ObjectiveValue в Командном окне.

Хорошая практика должна исследовать FitInfo оценить, является ли сходимость удовлетворительной.

Больше о

свернуть все

Случайное расширение функции

Случайное расширение функции, такое как Случайные Раковины [1] и Быстрое питание [2], является схемой аппроксимировать Гауссовы ядра алгоритма классификации ядер, чтобы использовать в больших данных в вычислительном отношении эффективным способом. Случайное расширение функции более практично для больших применений данных, которые имеют большие наборы обучающих данных, но могут также быть применены к меньшим наборам данных, которые умещаются в памяти.

Алгоритм классификации ядер ищет оптимальную гиперплоскость, которая разделяет данные на два класса после отображения функций в высокое мерное пространство. Нелинейные функции, которые не линейно отделимы в низком мерном пространстве, могут быть отделимыми в расширенном высоком мерном пространстве. Все вычисления для классификации гиперплоскостей используют только скалярные произведения. Можно получить нелинейную модель классификации, заменив скалярное произведение x 1x2' с нелинейной функцией ядра G(x1,x2)=〈φ(x1),φ(x2)〉, где xi является i th наблюдение (вектор-строка), и φ (xi) является преобразованием, которое сопоставляет xi с высоким мерным пространством (названный “приемом ядра”). Однако оценивание G (x 1, x 2) (Матрица грамма) для каждой пары наблюдений является в вычислительном отношении дорогим для большого набора данных (большой n).

Случайная схема расширения функции находит случайное преобразование так, чтобы его скалярное произведение аппроксимировало Гауссово ядро. Таким образом,

G(x1,x2)=〈φ(x1),φ(x2)〉≈T(x1)T(x2)',

где T (x) сопоставляет x в ℝp к высокому мерному пространству (ℝm). Схема Random Kitchen Sink использует случайное преобразование

T(x)=m−1/2exp(iZx')',

где Z∈ℝm×p выборка, чертившая от N(0,σ−2) и σ 2 является шкалой ядра. Эта схема требует O (m p) расчет и устройство хранения данных. Схема Fastfood вводит другое случайное основание V вместо Z с помощью матриц Адамара, объединенных с Гауссовыми матрицами масштабирования. Это случайное основание уменьшает стоимость расчета для O (m logp), и уменьшает устройство хранения данных до O (m).

fitckernel функционируйте использует схему Fastfood случайного расширения функции и использует линейную классификацию, чтобы обучить Гауссову модель классификации ядер. В отличие от решателей в fitcsvm функция, которые требуют расчета n-by-n матрица Грамма, решатель в fitckernel только потребности сформировать матрицу размера n-by-m, с m обычно намного меньше, чем n для больших данных.

Ссылки

[1] Rahimi, A. и Б. Речт. “Случайные Функции Крупномасштабных Машин Ядра”. Усовершенствования в Нейронных Системах обработки информации. Издание 20, 2008, стр 1177–1184.

[2] Le, Q., Т. Сарлос и А. Смола. “Быстрое питание — Аппроксимация Расширений Ядра в Логлинейное Время”. Продолжения 30-й Международной конференции по вопросам Машинного обучения. Издание 28, № 3, 2013, стр 244–252.

[3] Хуан, P. S. Х. Аврон, Т. Н. Сэйнэт, В. Синдхвани и Б. Рамабхэдрэн. “Методы ядра совпадают с Глубокими нейронными сетями на TIMIT”. 2 014 Международных конференций IEEE по вопросам Акустики, Речи и Обработки сигналов. 2014, стр 205–209.

Расширенные возможности

Смотрите также

| |

Введенный в R2017b

Документация Statistics and Machine Learning Toolbox
Поддержка