kfoldMargin

Поля классификации для перекрестной подтвержденной модели классификации ядер

свернуть все на странице

Синтаксис

margin = kfoldMargin(CVMdl)

Описание

пример

margin = kfoldMargin(CVMdl) возвращает поля классификации, полученные перекрестной подтвержденной, бинарной моделью ядра (ClassificationPartitionedKernel) CVMdl. Для каждого сгиба, kfoldMargin вычисляет поля классификации для наблюдений сгиба валидации с помощью модели, обученной на наблюдениях учебного сгиба.

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

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

load ionosphere

Перекрестный подтвердите бинарную модель классификации ядер использование данных.

CVMdl = fitckernel(X,Y,'Crossval','on')
CVMdl = 
  classreg.learning.partition.ClassificationPartitionedKernel
    CrossValidatedModel: 'Kernel'
           ResponseName: 'Y'
        NumObservations: 351
                  KFold: 10
              Partition: [1x1 cvpartition]
             ClassNames: {'b'  'g'}
         ScoreTransform: 'none'


  Properties, Methods

CVMdl ClassificationPartitionedKernel модель. По умолчанию программное обеспечение реализует 10-кратную перекрестную проверку. Чтобы задать различное количество сгибов, используйте 'KFold' аргумент пары "имя-значение" вместо 'Crossval'.

Оцените поля классификации для наблюдений сгиба валидации.

m = kfoldMargin(CVMdl);
size(m)
ans = 1×2

   351     1

m 351 1 вектор. m(j) поле классификации для наблюдения j.

Постройте поля k-сгиба с помощью коробчатой диаграммы.

boxplot(m,'Labels','All Observations')
title('Distribution of Margins')

Скрипт Open Live Script

Выполните выбор признаков путем сравнения полей k-сгиба от многоуровневых моделей. Базирующийся только на этом критерии, классификатор с самыми большими полями является лучшим классификатором.

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

load ionosphere

Случайным образом выберите 10% переменных предикторов.

rng(1); % For reproducibility
p = size(X,2); % Number of predictors
idxPart = randsample(p,ceil(0.1*p));

Перекрестный подтвердите две бинарных модели классификации ядер: тот, который использует все предикторы и тот, который использует 10% предикторов.

CVMdl = fitckernel(X,Y,'CrossVal','on');
PCVMdl = fitckernel(X(:,idxPart),Y,'CrossVal','on');

CVMdl и PCVMdl ClassificationPartitionedKernel модели. По умолчанию программное обеспечение реализует 10-кратную перекрестную проверку. Чтобы задать различное количество сгибов, используйте 'KFold' аргумент пары "имя-значение" вместо 'Crossval'.

Оцените поля k-сгиба для каждого классификатора.

fullMargins = kfoldMargin(CVMdl);
partMargins = kfoldMargin(PCVMdl);

Постройте распределение граничных наборов с помощью диаграмм.

boxplot([fullMargins partMargins], ...
    'Labels',{'All Predictors','10% of the Predictors'});
title('Distribution of Margins')

Квартили PCVMdl граничное распределение расположено выше, чем квартили CVMdl граничное распределение, указывая, что PCVMdl модель является лучшим классификатором.

Входные параметры

свернуть все

Перекрестная подтвержденная, бинарная модель классификации ядер в виде ClassificationPartitionedKernel объект модели. Можно создать ClassificationPartitionedKernel модель при помощи fitckernel и определение любого из аргументов пары "имя-значение" перекрестной проверки.

Получить оценки, kfoldMargin применяется те же данные раньше перекрестный подтверждали модель классификации ядер (X и Y).

Выходные аргументы

свернуть все

Поля классификации, возвращенные как числовой вектор. margin n-by-1 вектор, где каждая строка является полем соответствующего наблюдения, и n является количеством наблюдений (size(CVMdl.Y,1)).

Больше о

свернуть все

Поле классификации

classification margin для бинарной классификации, для каждого наблюдения, различия между классификационной оценкой для истинного класса и классификационной оценкой для ложного класса.

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 классификационной оценкой положительного класса для наблюдения x. Поле классификации обычно задается как m = y f (x).

Если поля находятся по той же шкале, то они служат мерой по доверию классификации. Среди нескольких классификаторов те, которые дают к большим полям, лучше.

Классификационная оценка

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.

Необработанная классификационная оценка для 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 классификационным оценкам (см. ScoreTransform).

Смотрите также

|

Введенный в R2018b

Документация Statistics and Machine Learning Toolbox
Поддержка
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте