fitclinear

Подбирайте линейную модель классификации к высоко-размерным данным

Синтаксис

Mdl = fitclinear(X,Y)

Mdl = fitclinear(X,Y,Name,Value)

[Mdl,FitInfo]
= fitclinear(___)

[Mdl,FitInfo,HyperparameterOptimizationResults]
= fitclinear(___)

Описание

fitclinear обучает линейные модели классификации 2D классу (бинарное) изучение с высоко-размерными, полными или разреженными данными о предикторе. Доступные линейные модели классификации включают упорядоченные машины опорных векторов (SVM) и модели логистической регрессии. fitclinear минимизирует целевую функцию с помощью методов, которые уменьшают вычислительное время (например, стохастический градиентный спуск).

Для сокращения времени вычисления на высоко-размерном наборе данных, который включает много переменных предикторов, обучите линейную модель классификации при помощи fitclinear. Для низкого - через средние размерные наборы данных предиктора, смотрите Альтернативы для Более низко-размерных Данных.

Чтобы обучить линейную модель классификации мультиклассу, учащемуся путем объединения SVM или двоичных классификаторов логистической регрессии с помощью выходных кодов с коррекцией ошибок, смотрите fitcecoc.

пример

Mdl = fitclinear(X,Y) возвращает обученный линейный объект модели классификации, который содержит результаты подбора кривой бинарной машине опорных векторов к предикторам X и класс маркирует Y.

пример

Mdl = fitclinear(X,Y,Name,Value) возвращает обученную линейную модель классификации с дополнительными опциями, заданными одним или несколькими Name,Value парные аргументы. Например, можно указать, что столбцы матрицы предиктора соответствуют наблюдениям, реализуют логистическую регрессию или задают, чтобы перекрестный подтвердить. Это - хорошая практика, чтобы перекрестный подтвердить использование Kfold Name,Value парный аргумент. Результаты перекрестной проверки определяют, как хорошо модель делает вывод.

пример

[Mdl,FitInfo] = fitclinear(___) также возвращает детали оптимизации с помощью любого из предыдущих синтаксисов. Вы не можете запросить FitInfo для перекрестных подтвержденных моделей.

[Mdl,FitInfo,HyperparameterOptimizationResults] = fitclinear(___) также возвращает детали гипероптимизации параметров управления, когда вы передаете OptimizeHyperparameters пара "имя-значение".

Примеры

свернуть все

Обучите линейную модель классификации

Скрипт Open Live Script

Обучите двоичный файл, линейная модель классификации использование машин опорных векторов, двойного SGD и гребенчатой регуляризации.

Загрузите набор данных NLP.

load nlpdata

X разреженная матрица данных о предикторе и Y категориальный вектор меток класса. В данных существует больше чем два класса.

Идентифицируйте метки, которые соответствуют веб-страницам документации Statistics and Machine Learning Toolbox™.

Ystats = Y == 'stats';

Обучите двоичный файл, линейная модель классификации, которая может идентифицировать, являются ли подсчеты слов в веб-странице документации из документации Statistics and Machine Learning Toolbox™. Обучите модель с помощью целого набора данных. Определите, как хорошо алгоритм оптимизации подбирает модель к данным путем извлечения подходящих сводных данных.

rng(1); % For reproducibility 
[Mdl,FitInfo] = fitclinear(X,Ystats)

Mdl = 
  ClassificationLinear
      ResponseName: 'Y'
        ClassNames: [0 1]
    ScoreTransform: 'none'
              Beta: [34023x1 double]
              Bias: -1.0059
            Lambda: 3.1674e-05
           Learner: 'svm'


  Properties, Methods

FitInfo = struct with fields:
                    Lambda: 3.1674e-05
                 Objective: 5.3783e-04
                 PassLimit: 10
                 NumPasses: 10
                BatchLimit: []
             NumIterations: 238561
              GradientNorm: NaN
         GradientTolerance: 0
      RelativeChangeInBeta: 0.0562
             BetaTolerance: 1.0000e-04
             DeltaGradient: 1.4582
    DeltaGradientTolerance: 1
           TerminationCode: 0
         TerminationStatus: {'Iteration limit exceeded.'}
                     Alpha: [31572x1 double]
                   History: []
                   FitTime: 0.1511
                    Solver: {'dual'}

Mdl ClassificationLinear модель. Можно передать Mdl и учебные или новые данные к loss смотреть ошибку классификации в выборке. Или, можно передать Mdl и новые данные о предикторе к predict предсказать класс помечает для новых наблюдений.

FitInfo массив структур, содержащий, среди прочего, состояние завершения (TerminationStatus) и сколько времени решатель взял, чтобы подбирать модель к данным (FitTime). Это - хорошая практика, чтобы использовать FitInfo определить, являются ли измерения завершения оптимизации удовлетворительными. Поскольку учебное время мало, можно попытаться переобучить модель, но увеличить количество проходов через данные. Это может улучшить меры как DeltaGradient.

Найдите хороший штраф лассо Используя перекрестную проверку

Скрипт Open Live Script

Чтобы определить хорошую силу штрафа лассо для линейной модели классификации, которая использует ученика логистической регрессии, реализуйте 5-кратную перекрестную проверку.

Загрузите набор данных NLP.

load nlpdata

Модели должны идентифицировать, являются ли подсчеты слов в веб-странице из документации Statistics and Machine Learning Toolbox™. Так, идентифицируйте метки, которые соответствуют веб-страницам документации Statistics and Machine Learning Toolbox™.

Ystats = Y == 'stats';

Создайте набор 11 логарифмически распределенных сильных мест регуляризации от $1 0^{- 6}$ через $1 0^{- 0.5}$ .

Lambda = logspace(-6,-0.5,11);

Перекрестный подтвердите модели. Чтобы увеличить скорость выполнения, транспонируйте данные о предикторе и укажите, что наблюдения находятся в столбцах. Оцените содействующее использование SpaRSA. Понизьте допуск на градиент целевой функции к 1e-8.

X = X'; 
rng(10); % For reproducibility
CVMdl = fitclinear(X,Ystats,'ObservationsIn','columns','KFold',5,...
    'Learner','logistic','Solver','sparsa','Regularization','lasso',...
    'Lambda',Lambda,'GradientTolerance',1e-8)

CVMdl = 
  classreg.learning.partition.ClassificationPartitionedLinear
    CrossValidatedModel: 'Linear'
           ResponseName: 'Y'
        NumObservations: 31572
                  KFold: 5
              Partition: [1×1 cvpartition]
             ClassNames: [0 1]
         ScoreTransform: 'none'


  Properties, Methods

numCLModels = numel(CVMdl.Trained)

numCLModels = 5

CVMdl ClassificationPartitionedLinear модель. Поскольку fitclinear реализует 5-кратную перекрестную проверку, CVMdl содержит 5 ClassificationLinear модели, которые программное обеспечение обучает на каждом сгибе.

Отобразите первую обученную линейную модель классификации.

Mdl1 = CVMdl.Trained{1}

Mdl1 = 
  ClassificationLinear
      ResponseName: 'Y'
        ClassNames: [0 1]
    ScoreTransform: 'logit'
              Beta: [34023×11 double]
              Bias: [-13.2904 -13.2904 -13.2904 -13.2904 -9.9357 -7.0782 -5.4335 -4.5473 -3.4223 -3.1649 -2.9795]
            Lambda: [1.0000e-06 3.5481e-06 1.2589e-05 4.4668e-05 1.5849e-04 5.6234e-04 0.0020 0.0071 0.0251 0.0891 0.3162]
           Learner: 'logistic'


  Properties, Methods

Mdl1 ClassificationLinear объект модели. fitclinear созданный Mdl1 по образованию на первых четырех сгибах. Поскольку Lambda последовательность сильных мест регуляризации, можно думать о Mdl1 как 11 моделей, один для каждой силы регуляризации в Lambda.

Оцените перекрестную подтвержденную ошибку классификации.

ce = kfoldLoss(CVMdl);

Поскольку существует 11 сильных мест регуляризации, ce вектор 1 на 11 коэффициентов ошибок классификации.

Более высокие значения Lambda приведите к разреженности переменного предиктора, которая является хорошим качеством классификатора. Для каждой силы регуляризации обучите линейную модель классификации использование целого набора данных и тех же опций как тогда, когда вы перекрестный подтвержденный модели. Определите количество ненулевых коэффициентов на модель.

Mdl = fitclinear(X,Ystats,'ObservationsIn','columns',...
    'Learner','logistic','Solver','sparsa','Regularization','lasso',...
    'Lambda',Lambda,'GradientTolerance',1e-8);
numNZCoeff = sum(Mdl.Beta~=0);

В той же фигуре постройте перекрестное подтвержденное, коэффициенты ошибок классификации и частоту ненулевых коэффициентов для каждой силы регуляризации. Постройте все переменные на логарифмической шкале.

figure;
[h,hL1,hL2] = plotyy(log10(Lambda),log10(ce),...
    log10(Lambda),log10(numNZCoeff)); 
hL1.Marker = 'o';
hL2.Marker = 'o';
ylabel(h(1),'log_{10} classification error')
ylabel(h(2),'log_{10} nonzero-coefficient frequency')
xlabel('log_{10} Lambda')
title('Test-Sample Statistics')
hold off

Выберите индекс силы регуляризации, которая балансирует разреженность переменного предиктора и низкую ошибку классификации. В этом случае, значение между $1 0^{- 4}$ к $1 0^{- 1}$ должен быть достаточным.

idxFinal = 7;

Выберите модель из Mdl с выбранной силой регуляризации.

MdlFinal = selectModels(Mdl,idxFinal);

MdlFinal ClassificationLinear модель, содержащая одну силу регуляризации. Чтобы оценить метки для новых наблюдений, передайте MdlFinal и новые данные к predict.

Оптимизируйте линейный классификатор

Скрипт Open Live Script

В этом примере показано, как минимизировать ошибку перекрестной проверки в линейном классификаторе с помощью fitclinear. Пример использует набор данных NLP.

Загрузите набор данных NLP.

load nlpdata

Модели должны идентифицировать, являются ли подсчеты слов в веб-странице из документации Statistics and Machine Learning Toolbox™. Идентифицируйте соответствующие метки.

X = X';
Ystats = Y == 'stats';

Оптимизируйте классификацию с помощью 'auto' параметры.

Для воспроизводимости установите случайный seed и используйте 'expected-improvement-plus' функция приобретения.

rng default
Mdl = fitclinear(X,Ystats,'ObservationsIn','columns','Solver','sparsa',...
    'OptimizeHyperparameters','auto','HyperparameterOptimizationOptions',...
    struct('AcquisitionFunctionName','expected-improvement-plus'))

|=====================================================================================================|
| Iter | Eval   | Objective   | Objective   | BestSoFar   | BestSoFar   |       Lambda |      Learner |
|      | result |             | runtime     | (observed)  | (estim.)    |              |              |
|=====================================================================================================|
|    1 | Best   |    0.041619 |      4.0257 |    0.041619 |    0.041619 |     0.077903 |     logistic |

|    2 | Best   |  0.00072849 |      3.8245 |  0.00072849 |   0.0028767 |   2.1405e-09 |     logistic |

|    3 | Accept |    0.049221 |      4.6777 |  0.00072849 |  0.00075737 |      0.72101 |          svm |

|    4 | Accept |  0.00079184 |       4.299 |  0.00072849 |  0.00074989 |   3.4734e-07 |          svm |

|    5 | Accept |  0.00082351 |      3.9102 |  0.00072849 |  0.00072924 |   1.1738e-08 |     logistic |

|    6 | Accept |  0.00085519 |      4.2132 |  0.00072849 |  0.00072746 |   2.4529e-09 |          svm |

|    7 | Accept |  0.00079184 |      4.1282 |  0.00072849 |  0.00072518 |   3.1854e-08 |          svm |

|    8 | Accept |  0.00088686 |      4.4564 |  0.00072849 |  0.00072236 |   3.1717e-10 |          svm |

|    9 | Accept |  0.00076017 |      3.7918 |  0.00072849 |  0.00068304 |   3.1837e-10 |     logistic |

|   10 | Accept |  0.00079184 |      4.4733 |  0.00072849 |  0.00072853 |   1.1258e-07 |          svm |

|   11 | Accept |  0.00076017 |      3.9953 |  0.00072849 |  0.00072144 |   2.1214e-09 |     logistic |

|   12 | Accept |  0.00079184 |      6.7875 |  0.00072849 |  0.00075984 |   2.2819e-07 |     logistic |

|   13 | Accept |  0.00072849 |      4.2131 |  0.00072849 |  0.00075648 |   6.6161e-08 |     logistic |

|   14 | Best   |  0.00069682 |      4.3785 |  0.00069682 |  0.00069781 |   7.4324e-08 |     logistic |

|   15 | Best   |  0.00066515 |      4.3717 |  0.00066515 |  0.00068861 |   7.6994e-08 |     logistic |

|   16 | Accept |  0.00076017 |      3.9068 |  0.00066515 |  0.00068881 |   7.0687e-10 |     logistic |

|   17 | Accept |  0.00066515 |      4.5966 |  0.00066515 |   0.0006838 |   7.7159e-08 |     logistic |

|   18 | Accept |   0.0012353 |      4.6723 |  0.00066515 |  0.00068521 |   0.00083275 |          svm |

|   19 | Accept |  0.00076017 |      4.2389 |  0.00066515 |  0.00068508 |   5.0781e-05 |          svm |

|   20 | Accept |  0.00085519 |      3.2483 |  0.00066515 |  0.00068527 |   0.00022104 |          svm |

|=====================================================================================================|
| Iter | Eval   | Objective   | Objective   | BestSoFar   | BestSoFar   |       Lambda |      Learner |
|      | result |             | runtime     | (observed)  | (estim.)    |              |              |
|=====================================================================================================|
|   21 | Accept |  0.00082351 |      6.7163 |  0.00066515 |  0.00068569 |   4.5396e-06 |          svm |

|   22 | Accept |   0.0010769 |      15.946 |  0.00066515 |  0.00070107 |   5.1931e-06 |     logistic |

|   23 | Accept |  0.00095021 |      17.989 |  0.00066515 |  0.00069594 |   1.3051e-06 |     logistic |

|   24 | Accept |  0.00085519 |      5.5831 |  0.00066515 |  0.00069625 |   1.6481e-05 |          svm |

|   25 | Accept |  0.00085519 |      4.5366 |  0.00066515 |  0.00069643 |    1.157e-06 |          svm |

|   26 | Accept |  0.00079184 |      3.6968 |  0.00066515 |  0.00069667 |   1.0016e-08 |          svm |

|   27 | Accept |  0.00072849 |      3.9655 |  0.00066515 |  0.00069848 |   4.2234e-08 |     logistic |

|   28 | Accept |    0.049221 |     0.49611 |  0.00066515 |  0.00069842 |       3.1608 |     logistic |

|   29 | Accept |  0.00085519 |      4.3911 |  0.00066515 |  0.00069855 |   8.5626e-10 |          svm |

|   30 | Accept |  0.00076017 |      3.8952 |  0.00066515 |  0.00069837 |   3.1946e-10 |     logistic |

__________________________________________________________
Optimization completed.
MaxObjectiveEvaluations of 30 reached.
Total function evaluations: 30
Total elapsed time: 173.5287 seconds.
Total objective function evaluation time: 153.4246

Best observed feasible point:
      Lambda      Learner 
    __________    ________

    7.6994e-08    logistic

Observed objective function value = 0.00066515
Estimated objective function value = 0.00069859
Function evaluation time = 4.3717

Best estimated feasible point (according to models):
      Lambda      Learner 
    __________    ________

    7.4324e-08    logistic

Estimated objective function value = 0.00069837
Estimated function evaluation time = 4.3951

Mdl = 
  ClassificationLinear
      ResponseName: 'Y'
        ClassNames: [0 1]
    ScoreTransform: 'logit'
              Beta: [34023×1 double]
              Bias: -10.1723
            Lambda: 7.4324e-08
           Learner: 'logistic'


  Properties, Methods

Входные параметры

свернуть все

`X` — Данные о предикторе
полная матрица | разреженная матрица

Данные о предикторе в виде n-by-p полная или разреженная матрица.

Длина Y и количество наблюдений в X должно быть равным.

Примечание

Если вы ориентируете свою матрицу предиктора так, чтобы наблюдения соответствовали столбцам и задали 'ObservationsIn','columns', затем вы можете испытать значительное сокращение во время выполнения оптимизации.

Типы данных: single | double

`Y` — Метки класса
категориальный массив | символьный массив | массив строк | логический вектор | числовой вектор | массив ячеек из символьных векторов

Класс помечает, к которому модель классификации обучена в виде категориального, символа, или массива строк, логического или числового вектора или массива ячеек из символьных векторов.

fitclinear только классификация двоичных файлов поддержек. Любой Y должен содержать точно два отличных класса, или необходимо задать два класса для обучения с помощью 'ClassNames' аргумент пары "имя-значение". Для изучения мультикласса смотрите fitcecoc.
Если Y символьный массив, затем каждый элемент должен соответствовать одной строке массива.
Длина Y и количество наблюдений в X должно быть равным.
Это - хорошая практика, чтобы задать порядок класса с помощью ClassNames аргумент пары "имя-значение".

Примечание

fitclinear удаляет недостающие наблюдения, то есть, наблюдения с любой из этих характеристик:

NaN, пустой символьный вектор (''), пустая строка (""), <missing>, и <undefined> элементы в ответе (Y или ValidationData{2})
По крайней мере один NaN значение в наблюдении предиктора (строка в X или ValidationData{1})
NaN значение или 0 вес (Weights или ValidationData{3})

Для экономики использования памяти это - лучшая практика удалить наблюдения, содержащие отсутствующие значения от ваших обучающих данных вручную перед обучением.

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: 'ObservationsIn','columns','Learner','logistic','CrossVal','on' указывает, что столбцы матрицы предиктора соответствуют наблюдениям, чтобы реализовать логистическую регрессию, реализовать 10-кратную перекрестную проверку.

Примечание

Вы не можете использовать аргумент пары "имя-значение" перекрестной проверки наряду с 'OptimizeHyperparameters' аргумент пары "имя-значение". Можно изменить перекрестную проверку для 'OptimizeHyperparameters' только при помощи 'HyperparameterOptimizationOptions' аргумент пары "имя-значение".

Линейные опции классификации

свернуть все

`'Lambda'` — Сила срока регуляризации
`'auto'` (значение по умолчанию) | неотрицательный скаляр | вектор неотрицательных значений

Сила срока регуляризации в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'Lambda' и 'auto', неотрицательный скаляр или вектор неотрицательных значений.

Для 'auto'\lambda = 1/n.
- Если вы задаете перекрестную проверку, аргумент пары "имя-значение" (например, CrossVal), затем n является количеством, окутывают наблюдения.
- В противном случае n является размером обучающей выборки.
Для вектора неотрицательных значений программное обеспечение последовательно оптимизирует целевую функцию для каждого отличного значения в Lambda в порядке возрастания.
- Если Solver 'sgd' или 'asgd' и Regularization 'lasso', затем программное обеспечение не использует предыдущие содействующие оценки в качестве горячего запуска для следующей итерации оптимизации. В противном случае программное обеспечение использует горячие запуски.
- Если Regularization 'lasso', затем любая содействующая оценка 0 сохраняет свое значение, когда программное обеспечение оптимизирует использующие последующие значения в Lambda.
Возвращает содействующие оценки для всех итераций оптимизации.

Пример: 'Lambda',10.^(-(10:-2:2))

Типы данных: char | string | double | single

`'Learner'` — Линейный тип модели классификации
`'svm'` (значение по умолчанию) | `'logistic'`

Линейный тип модели классификации в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'Learner' и 'svm' или 'logistic'.

В этой таблице, $f (x) = x β + b .$

β является вектором коэффициентов p.
x является наблюдением от переменных предикторов p.
b является скалярным смещением.

Значение	Алгоритм	Область значений ответа	Функция потерь
`'svm'`	Машина опорных векторов	y ∊ {-1,1}; 1 для положительного класса и –1 в противном случае	Стержень: $ℓ [y, f (x)] = \max [0, 1 - y f (x)]$
`'logistic'`	Логистическая регрессия	То же самое как `'svm'`	(Логистическое) отклонение: $ℓ [y, f (x)] = \log {1 + \exp [- y f (x)]}$

Пример: 'Learner','logistic'

`'ObservationsIn'` — Размерность наблюдения данных о предикторе
`'rows'` (значение по умолчанию) | `'columns'`

Размерность наблюдения данных о предикторе в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'ObservationsIn' и 'columns' или 'rows'.

Примечание

`'Regularization'` — Тип штрафа сложности
`'lasso'` | `'ridge'`

Штраф сложности вводит в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'Regularization' и 'lasso' или 'ridge'.

Программное обеспечение составляет целевую функцию для минимизации от суммы средней функции потерь (см. Learner) и регуляризация называет в этой таблице.

Значение	Описание
`'lasso'`	Лассо (L1) штраф: $λ \sum_{j = 1}^{p} \| β_{j} \|$
`'ridge'`	Гребень (L2) штраф: $\frac{λ}{2} \sum_{j = 1}^{p} β_{j}^{2}$

Чтобы задать регуляризацию называют силу, которая является λ в выражениях, используйте Lambda.

Программное обеспечение исключает срок смещения (β ₀) от штрафа регуляризации.

Если Solver 'sparsa', затем значение по умолчанию Regularization 'lasso'. В противном случае значением по умолчанию является 'ridge'.

Совет

Для выбора переменного предиктора задайте 'lasso'. Для больше на выборе переменной, смотрите Введение в Выбор признаков.
Для точности оптимизации задайте 'ridge'.

Пример: 'Regularization','lasso'

`'Solver'` — Метод минимизации целевой функции
`'sgd'` | `'asgd'` | `'dual'` | `'bfgs'` | `'lbfgs'` | `'sparsa'` | массив строк | массив ячеек из символьных векторов

Метод минимизации целевой функции в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'Solver' и вектор символов или строковый скаляр, массив строк или массив ячеек из символьных векторов со значениями из этой таблицы.

Значение	Описание	Ограничения
`'sgd'`	Stochastic gradient descent (SGD) [5][3]
`'asgd'`	Средний стохастический градиентный спуск (ASGD) [8]
`'dual'`	Двойной SGD для SVM [2][7]	`Regularization` должен быть `'ridge'` и `Learner` должен быть `'svm'`.
`'bfgs'`	Алгоритм квазиньютона Бройдена Флетчера Голдфарба Шэнно (BFGS) [4]	Неэффективный, если `X` является очень высоко-размерным.
`'lbfgs'`	Ограниченная память BFGS (LBFGS) [4]	`Regularization` должен быть `'ridge'`.
`'sparsa'`	Разреженная реконструкция отделимым приближением (SpaRSA) [6]	`Regularization` должен быть `'lasso'`.

Если вы задаете:

Гребенчатый штраф (см. Regularization) и X содержит 100 или меньше переменных предикторов, затем решателем по умолчанию является 'bfgs'.
Модель SVM (см. Learner), гребенчатый штраф и X содержит больше чем 100 переменных предикторов, затем решателем по умолчанию является 'dual'.
Штраф лассо и X содержит 100 или меньше переменных предикторов, затем решателем по умолчанию является 'sparsa'.

В противном случае решателем по умолчанию является 'sgd'.

Если вы задаете массив строк или массив ячеек имен решателя, то программное обеспечение использует все решатели в заданном порядке для каждого Lambda.

Для получения дополнительной информации о который решатель выбрать, смотрите Советы.

Пример: 'Solver',{'sgd','lbfgs'}

`'Beta'` — Начальные линейные содействующие оценки
`нули (p,1)` (значение по умолчанию) | числовой вектор | числовая матрица

Начальный линейный коэффициент оценивает (β) в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'Beta' и p - размерный числовой вектор или p-by-L числовая матрица. p является количеством переменных предикторов в X и L является количеством значений силы регуляризации (для получения дополнительной информации, смотрите Lambda).

Если вы задаете p - размерный вектор, то программное обеспечение оптимизирует целевую функцию времена L с помощью этого процесса.
1. Программное обеспечение оптимизирует использование Beta как начальное значение и минимальное значение Lambda как сила регуляризации.
2. Программное обеспечение оптимизирует снова использование получившейся оценки от предыдущей оптимизации как горячий запуск и следующее наименьшее значение в Lambda как сила регуляризации.
3. Программное обеспечение реализует шаг 2, пока это не исчерпывает все значения в Lambda.
Если вы задаете p-by-L матрица, то программное обеспечение оптимизирует целевую функцию времена L. В итерации j, программное обеспечение использует Бету (: J) как начальное значение и, после того, как это сортирует Lambda в порядке возрастания, Lambda использования (j) как сила регуляризации.

Если вы устанавливаете 'Solver','dual', затем программное обеспечение игнорирует Beta.

Типы данных: single | double

`'Bias'` — Начальная оценка прерывания
числовой скаляр | числовой вектор

Начальная оценка прерывания (b) в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'Bias' и числовой скаляр или L - размерный числовой вектор. L является количеством значений силы регуляризации (для получения дополнительной информации, смотрите Lambda).

Если вы задаете скаляр, то программное обеспечение оптимизирует целевую функцию времена L с помощью этого процесса.
1. Программное обеспечение оптимизирует использование Bias как начальное значение и минимальное значение Lambda как сила регуляризации.
2. Использование получившаяся оценка как горячий запуск к следующей итерации оптимизации и использование следующее наименьшее значение в Lambda как сила регуляризации.
3. Программное обеспечение реализует шаг 2, пока это не исчерпывает все значения в Lambda.
Если вы задаете L - размерный вектор, то программное обеспечение оптимизирует целевую функцию времена L. В итерации j, программное обеспечение использует Смещение (j) как начальное значение и, после того, как это сортирует Lambda в порядке возрастания, Lambda использования (j) как сила регуляризации.
По умолчанию:
- Если Learner 'logistic', затем позвольте _gj быть 1 если Y (j) положительный класс, и-1 в противном случае. Bias взвешенное среднее g для обучения или, для перекрестной проверки, окутайте наблюдения.
- Если Learner 'svm', затем Bias 0.

Типы данных: single | double

`'FitBias'` — Линейный флаг включения прерывания модели
`true` (значение по умолчанию) | `false`

Линейное включение прерывания модели отмечает в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'FitBias' и true или false.

Значение	Описание
`true`	Программное обеспечение включает срок смещения b в линейную модель, и затем оценивает его.
`false`	Программное обеспечение устанавливает b = 0 во время оценки.

Пример: 'FitBias',false

Типы данных: логический

`'PostFitBias'` — Отметьте, чтобы соответствовать линейному прерыванию модели после оптимизации
`false` (значение по умолчанию) | `true`

Отметьте, чтобы соответствовать линейному прерыванию модели после оптимизации в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'PostFitBias' и true или false.

Значение Описание

false Программное обеспечение оценивает, что смещение называет b и коэффициенты β во время оптимизации.

Значение	Описание
`false`	Программное обеспечение оценивает, что смещение называет b и коэффициенты β во время оптимизации.
`true`	Оценить b, программное обеспечение: Оценки β и b с помощью модели Оценочные классификационные оценки b ремонтов путем размещения порога в классификационные оценки, который достигает максимальной точности

true

Оценить b, программное обеспечение:

Оценки β и b с помощью модели
Оценочные классификационные оценки
b ремонтов путем размещения порога в классификационные оценки, который достигает максимальной точности

Если вы задаете true, затем FitBias должно быть верным.

Пример: 'PostFitBias',true

Типы данных: логический

`'Verbose'` — Уровень многословия
0 (значение по умолчанию) | неотрицательное целое число

Уровень многословия в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'Verbose' и неотрицательное целое число. Verbose управляет суммой диагностической информации fitclinear отображения в командной строке.

Значение	Описание
0	`fitclinear` не отображает диагностическую информацию.
1	`fitclinear` периодически отображения и хранилища значение целевой функции, величины градиента и другой диагностической информации. `FitInfo.History` содержит диагностическую информацию.
Любое другое положительное целое число	`fitclinear` отображения и хранят диагностическую информацию в каждой итерации оптимизации. `FitInfo.History` содержит диагностическую информацию.

Пример: 'Verbose',1

Типы данных: double | single

SGD и опции решателя ASGD

свернуть все

`'BatchSize'` — Мини-пакетный размер
положительное целое число

Мини-пакетный размер в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'BatchSize' и положительное целое число. В каждой итерации программное обеспечение оценивает подградиент с помощью BatchSize наблюдения от обучающих данных.

Если X числовая матрица, затем значением по умолчанию является 10.
Если X разреженная матрица, затем значением по умолчанию является max([10,ceil(sqrt(ff))]), где ff = numel(X)/nnz(X) (fullness factor X).

Пример: 'BatchSize',100

Типы данных: single | double

`'LearnRate'` — Скорость обучения
положительная скалярная величина

Скорость обучения в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'LearnRate' и положительная скалярная величина. LearnRate задает сколько шагов, чтобы взять на итерацию. В каждой итерации градиент задает направление и величину каждого шага.

Если Regularization 'ridge', затем LearnRate задает начальную скорость обучения γ ₀. Программное обеспечение определяет скорость обучения для итерации t, _γt, с помощью

$γ_{t} = \frac{γ_{0}}{{(1 + λ γ_{0} t)}^{c}} .$
- λ является значением Lambda.
- Если Solver 'sgd', затем c = 1.
- Если Solver 'asgd', затем c 0.75 [7].
Если Regularization 'lasso', затем, для всех итераций, LearnRate является постоянным.

По умолчанию, LearnRate 1/sqrt(1+max((sum(X.^2,obsDim)))), где obsDim 1 если наблюдения составляют столбцы данных о предикторе X, и 2 в противном случае.

Пример: 'LearnRate',0.01

Типы данных: single | double

`'OptimizeLearnRate'` — Отметьте, чтобы уменьшить скорость обучения
`true` (значение по умолчанию) | `false`

Отметьте, чтобы уменьшить скорость обучения, когда программное обеспечение обнаружит расхождение (то есть, переступая через минимум) в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'OptimizeLearnRate' и true или false.

Если OptimizeLearnRate 'true'затем:

Для нескольких итераций оптимизации программное обеспечение запускает оптимизацию с помощью LearnRate как скорость обучения.
Если значение увеличений целевой функции, то перезапуски программного обеспечения и использование половина текущего значения скорости обучения.
Программное обеспечение выполняет итерации шага 2, пока целевая функция не уменьшается.

Пример: 'OptimizeLearnRate',true

Типы данных: логический

`'TruncationPeriod'` — Количество мини-пакетов между запусками усечения лассо
10 (значение по умолчанию) | положительное целое число

Количество мини-пакетов между усечением лассо запускается в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'TruncationPeriod' и положительное целое число.

После запущенного усечения программное обеспечение применяет мягкий порог к линейным коэффициентам. Таким образом, после обработки k = TruncationPeriod мини-пакеты, программное обеспечение обрезает предполагаемый коэффициент использование j

${\hat{β}}_{j}^{*} = {\begin{array}{l} {\hat{β}}_{j} - u_{t} & если {\hat{β}}_{j} > u_{t}, \\ 0 & если | {\hat{β}}_{j} | \leq u_{t}, \\ {\hat{β}}_{j} + u_{t} & если {\hat{β}}_{j} < - u_{t} . \end{array} \begin{array}{r} \end{array}$

Для SGD, ${\hat{β}}_{j}$ оценка коэффициента j после обработки мини-пакетов k. $u_{t} = k γ_{t} λ .$ _γt является скоростью обучения в итерации t. λ является значением Lambda.
Для ASGD, ${\hat{β}}_{j}$ усредненный оценочный коэффициент j после обработки мини-пакетов k, $u_{t} = k λ .$

Если Regularization 'ridge', затем программное обеспечение игнорирует TruncationPeriod.

Пример: 'TruncationPeriod',100

Типы данных: single | double

Другие опции классификации

свернуть все

`'ClassNames'` — Имена классов, чтобы использовать в обучении
категориальный массив | символьный массив | массив строк | логический вектор | числовой вектор | массив ячеек из символьных векторов

Имена классов, чтобы использовать в обучении в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'ClassNames' и категориальное, символ, или массив строк, логический или числовой вектор или массив ячеек из символьных векторов. ClassNames должен иметь совпадающий тип данных как Y.

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

Используйте 'ClassNames' к:

Закажите классы во время обучения.
Задайте порядок любой размерности аргумента ввода или вывода, которая соответствует порядку класса. Например, используйте 'ClassNames' задавать порядок размерностей Cost или порядок следования столбцов классификационных оценок, возвращенных predict.
Выберите подмножество классов для обучения. Например, предположите что набор всех отличных имен классов в Y {'a','b','c'}. Обучать модель с помощью наблюдений от классов 'a' и 'c' только, задайте 'ClassNames',{'a','c'}.

Значение по умолчанию для ClassNames набор всех отличных имен классов в Y.

Пример: 'ClassNames',{'b','g'}

`'Cost'` — Misclassification стоится
квадратная матрица | массив структур

Стоимость Misclassification в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'Cost' и квадратная матрица или структура.

Если вы задаете квадратную матрицу cost ('Cost',cost), затем cost(i,j) стоимость классификации точки в класс j если его истинным классом является i. Таким образом, строки соответствуют истинному классу, и столбцы соответствуют предсказанному классу. Чтобы задать класс заказывают для соответствующих строк и столбцов cost, используйте ClassNames аргумент пары "имя-значение".
Если вы задаете структуру S ('Cost',S), затем это должно иметь два поля:
- S.ClassNames, который содержит имена классов как переменную совпадающего типа данных как Y
- S.ClassificationCosts, который содержит матрицу стоимости со строками и столбцами, упорядоченными как в S.ClassNames

Значение по умолчанию для Cost единицы (K) – глаз (K), где K количество отличных классов.

fitclinear использование Cost настраивать предшествующие вероятности класса, заданные в Prior. Затем fitclinear использует настроенные априорные вероятности в обучении и сбрасывает матрицу стоимости к ее значению по умолчанию.

Пример: 'Cost',[0 2; 1 0]

Типы данных: single | double | struct

`'Prior'` — Априорные вероятности
`'empirical'` (значение по умолчанию) | `'uniform'` | числовой вектор | массив структур

Априорные вероятности для каждого класса в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'Prior' и 'empirical', 'uniform', числовой вектор или массив структур.

Эта таблица суммирует доступные параметры для установки априорных вероятностей.

Значение	Описание
`'empirical'`	Априорные вероятности класса являются частотами родственника класса в `Y`.
`'uniform'`	Все априорные вероятности класса равны 1/`K`, где `K` количество классов.
числовой вектор	Каждым элементом является априорная вероятность класса. Закажите элементы согласно их порядку в `Y`. Если вы задаете порядок с помощью `'ClassNames'` аргумент пары "имя-значение", затем закажите элементы соответственно.
массив структур	Структура `S` с двумя полями: `S.ClassNames` содержит имена классов как переменную того же типа как `Y`. `S.ClassProbs` содержит вектор соответствующих априорных вероятностей.

fitclinear нормирует априорные вероятности в Prior суммировать к 1.

Пример: 'Prior',struct('ClassNames',{{'setosa','versicolor'}},'ClassProbs',1:2)

Типы данных: char | string | double | single | struct

`'ScoreTransform'` — Выиграйте преобразование
`'none'` (значение по умолчанию) | `'doublelogit'` | `'invlogit'` | `'ismax'` | `'logit'` | указатель на функцию |...

Выиграйте преобразование в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'ScoreTransform' и вектор символов, строковый скаляр или указатель на функцию.

Эта таблица суммирует доступные векторы символов и строковые скаляры.

Значение	Описание
`'doublelogit'`	1/(1 + e ^–2x)
`'invlogit'`	журнал (x / (1 – x))
`'ismax'`	Устанавливает счет к классу с самым большим счетом к 1 и устанавливает музыку ко всем другим классам к 0
`'logit'`	1/(1 + e ^–x)
`'none'` или `'identity'`	x (никакое преобразование)
`'sign'`	– 1 для x <0 0 для x = 0 1 для x> 0
`'symmetric'`	2x – 1
`'symmetricismax'`	Устанавливает счет к классу с самым большим счетом к 1 и устанавливает музыку ко всем другим классам к –1
`'symmetriclogit'`	2/(1 + e ^–x) – 1

Для функции MATLAB^® или функции вы задаете, используете ее указатель на функцию в счете, преобразовывают. Указатель на функцию должен принять матрицу (исходные баллы) и возвратить матрицу, одного размера (преобразованные баллы).

Пример: 'ScoreTransform','logit'

Типы данных: char | string | function_handle

`'Weights'` — Веса наблюдения
числовой вектор положительных значений

Веса наблюдения в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'Weights' и числовой вектор положительных значений. fitclinear взвешивает наблюдения в X с соответствующим значением в Weights. Размер Weights должен равняться количеству наблюдений в X.

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

По умолчанию, Weights единицы (n,1), где n количество наблюдений в X.

Типы данных: double | single

Опции перекрестной проверки

свернуть все

`'CrossVal'` — Флаг перекрестной проверки
`'off'` (значение по умолчанию) | `'on'`

Флаг перекрестной проверки в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'Crossval' и 'on' или 'off'.

Если вы задаете 'on', затем программное обеспечение реализует 10-кратную перекрестную проверку.

Чтобы заменить эту установку перекрестной проверки, используйте один из этих аргументов пары "имя-значение": CVPartition, Holdout, или KFold. Чтобы создать перекрестную подтвержденную модель, можно использовать один аргумент пары "имя-значение" перекрестной проверки за один раз только.

Пример: 'Crossval','on'

`'CVPartition'` — Раздел перекрестной проверки
`[]` (значение по умолчанию) | `cvpartition` объект раздела

Раздел перекрестной проверки в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'CVPartition' и cvpartition объект раздела, как создано cvpartition. Объект раздела задает тип перекрестной проверки, и также индексации для наборов обучения и валидации.

Чтобы создать перекрестную подтвержденную модель, можно использовать одну из этих четырех опций только: 'CVPartition', 'Holdout', или 'KFold'.

`'Holdout'` — Часть данных для валидации затяжки
скалярное значение в области значений (0,1)

Часть данных, используемых в валидации затяжки в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'Holdout' и скалярное значение в области значений (0,1). Если вы задаете 'Затяжку', p, затем программное обеспечение:

Случайным образом резервы p*100% из данных как данные о валидации, и обучает модель с помощью остальной части данных
Хранит компактную, обученную модель в Trained свойство перекрестной подтвержденной модели.

Пример: 'Holdout',0.1

Типы данных: double | single

`'KFold'` — Количество сгибов
10 (значение по умолчанию) | положительное целочисленное значение, больше, чем 1

Количество сгибов, чтобы использовать в перекрестном подтвержденном классификаторе в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'KFold' и положительное целочисленное значение, больше, чем 1. Если вы задаете, например, 'KFold',k, затем программное обеспечение:

Случайным образом делит данные в наборы k
Для каждого набора, резервирует набор как данные о валидации и обучает модель с помощью другого k – 1 набор
Хранит k компактные, обученные модели в ячейках k- 1 вектор ячейки в Trained свойство перекрестной подтвержденной модели.

Пример: 'KFold',8

Типы данных: single | double

SGD и средства управления сходимостью ASGD

свернуть все

`'BatchLimit'` — Максимальное количество пакетов
положительное целое число

Максимальное количество пакетов к процессу в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'BatchLimit' и положительное целое число. Когда программные процессы BatchLimit пакеты, это отключает оптимизацию.

По умолчанию:
- Проходы через данные программного обеспечения PassLimit \times.
- Если вы задаете несколько решателей и используете (A) SGD, чтобы получить начальное приближение для следующего решателя, то значением по умолчанию является ceil(1e6/BatchSize). BatchSize значение 'BatchSize' аргумент пары "имя-значение".
Если вы задаете 'BatchLimit' и 'PassLimit', затем программное обеспечение выбирает аргумент, который приводит к обработке наименьшего количества наблюдений.
Если вы задаете 'BatchLimit' но не 'PassLimit', затем программные процессы достаточно пакетов, чтобы завершиться до одного целого прохода через данные.

Пример: 'BatchLimit',100

Типы данных: single | double

`'BetaTolerance'` — Относительный допуск на линейных коэффициентах и сроке смещения
`1e-4` (значение по умолчанию) | неотрицательный скаляр

Относительный допуск на линейных коэффициентах и сроке смещения (прерывание) в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'BetaTolerance' и неотрицательный скаляр.

Пусть $B_{t} = [β_{t}^{'} b_{t}]$ , то есть, вектор коэффициентов и смещения называет в итерации оптимизации t. Если ${‖ \frac{B_{t} - B_{t - 1}}{B_{t}} ‖}_{2} < BetaTolerance$ , затем оптимизация завершает работу.

Если программное обеспечение сходится для последнего решателя, заданного в Solver, затем оптимизация завершает работу. В противном случае программное обеспечение использует следующий решатель, заданный в Solver.

Пример: 'BetaTolerance',1e-6

Типы данных: single | double

`'NumCheckConvergence'` — Количество пакетов к процессу перед следующей проверкой сходимости
положительное целое число

Количество пакетов к процессу перед следующей проверкой сходимости в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'NumCheckConvergence' и положительное целое число.

Чтобы задать пакетный размер, смотрите BatchSize.

Проверки программного обеспечения на сходимость приблизительно 10 раз на проходят через целый набор данных по умолчанию.

Пример: 'NumCheckConvergence',100

Типы данных: single | double

`'PassLimit'` — Максимальное количество передач
1 (значение по умолчанию) | положительное целое число

Максимальное количество проходов через данные в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'PassLimit' и положительное целое число.

fitclinear обрабатывают все наблюдения, когда это завершает один проход через данные.

Когда fitclinear проходы через данные PassLimit времена, это отключает оптимизацию.

Если вы задаете 'BatchLimit' и 'PassLimit', затем fitclinear выбирает аргумент, который приводит к обработке наименьшего количества наблюдений.

Пример: 'PassLimit',5

Типы данных: single | double

`'ValidationData'` — Данные о валидации для обнаружения сходимости оптимизации
cellArray

Данные для обнаружения сходимости оптимизации в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'ValidationData' и массив ячеек.

Во время оптимизации программное обеспечение периодически оценивает потерю ValidationData. Если потеря данных валидации увеличивается, то программное обеспечение отключает оптимизацию. Для получения дополнительной информации см. Алгоритмы. Чтобы оптимизировать гиперпараметры с помощью перекрестной проверки, см. опции перекрестной проверки, такие как CrossVal.

ValidationData(1) должен содержать m-by-p или p-by-m полная или разреженная матрица данных о предикторе, которые имеют ту же ориентацию как X. Переменные предикторы в обучающих данных X и ValidationData{1} должен соответствовать. Количество наблюдений в обоих наборах может варьироваться.
ValidationData{2} и Y должен быть совпадающий тип данных. Набор всех отличных меток ValidationData{2} должно быть подмножество всех отличных меток Y.
Опционально, ValidationData(3) может содержать m - размерный числовой вектор весов наблюдения. Программное обеспечение нормирует веса с данными о валидации так, чтобы они суммировали к 1.

Если вы задаете ValidationData, затем, чтобы отобразить потерю валидации в командной строке, задайте значение, больше, чем 0 для Verbose.

По умолчанию программное обеспечение не обнаруживает сходимость путем контроля потери данных валидации.

Двойные средства управления сходимостью SGD

свернуть все

`'BetaTolerance'` — Относительный допуск на линейных коэффициентах и сроке смещения
`1e-4` (значение по умолчанию) | неотрицательный скаляр

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

Пример: 'BetaTolerance',1e-6

Типы данных: single | double

`'DeltaGradientTolerance'` — Допуск различия градиента
1 (значение по умолчанию) | неотрицательный скаляр

Допуск различия градиента между верхними и более низкими нарушителями условий взаимозависимости Karush-Kuhn-Tucker (KKT) пула в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'DeltaGradientTolerance' и неотрицательный скаляр.

Если величина нарушителей KKT меньше DeltaGradientTolerance, затем программное обеспечение отключает оптимизацию.
Если программное обеспечение сходится для последнего решателя, заданного в Solver, затем оптимизация завершает работу. В противном случае программное обеспечение использует следующий решатель, заданный в Solver.

Пример: 'DeltaGapTolerance',1e-2

Типы данных: double | single

`'NumCheckConvergence'` — Количество проходит через целый набор данных к процессу перед следующей проверкой сходимости
5 (значение по умолчанию) | положительное целое число

Количество проходит через целый набор данных к процессу перед следующей проверкой сходимости в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'NumCheckConvergence' и положительное целое число.

Пример: 'NumCheckConvergence',100

Типы данных: single | double

`'PassLimit'` — Максимальное количество передач
10 (значение по умолчанию) | положительное целое число

Когда программное обеспечение завершает один проход через данные, оно обработало все наблюдения.

Когда проходы через данные программного обеспечения PassLimit времена, это отключает оптимизацию.

Пример: 'PassLimit',5

Типы данных: single | double

`'ValidationData'` — Данные о валидации для обнаружения сходимости оптимизации
cellArray

ValidationData(1) должен содержать m-by-p или p-by-m полная или разреженная матрица данных о предикторе, которые имеют ту же ориентацию как X. Переменные предикторы в обучающих данных X и ValidationData{1} должен соответствовать. Количество наблюдений в обоих наборах может варьироваться.
ValidationData{2} и Y должен быть совпадающий тип данных. Набор всех отличных меток ValidationData{2} должно быть подмножество всех отличных меток Y.
Опционально, ValidationData(3) может содержать m - размерный числовой вектор весов наблюдения. Программное обеспечение нормирует веса с данными о валидации так, чтобы они суммировали к 1.

По умолчанию программное обеспечение не обнаруживает сходимость путем контроля потери данных валидации.

BFGS, LBFGS и средства управления сходимостью SpaRSA

свернуть все

`'BetaTolerance'` — Относительный допуск на линейных коэффициентах и сроке смещения
`1e-4` (значение по умолчанию) | неотрицательный скаляр

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

Пример: 'BetaTolerance',1e-6

Типы данных: single | double

`'GradientTolerance'` — Абсолютный допуск градиента
`1e-6` (значение по умолчанию) | неотрицательный скаляр

Абсолютный допуск градиента в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'GradientTolerance' и неотрицательный скаляр.

Пусть $\nabla ℒ_{t}$ будьте вектором градиента целевой функции относительно коэффициентов, и смещение называют в итерации оптимизации t. Если ${‖ \nabla ℒ_{t} ‖}_{\infty} = \max | \nabla ℒ_{t} | < GradientTolerance$ , затем оптимизация завершает работу.

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

Если программное обеспечение сходится для последнего решателя, заданного в программном обеспечении, то оптимизация завершает работу. В противном случае программное обеспечение использует следующий решатель, заданный в Solver.

Пример: 'GradientTolerance',1e-5

Типы данных: single | double

`'HessianHistorySize'` — Размер буфера истории для приближения Гессиана
15 (значение по умолчанию) | положительное целое число

Размер буфера истории для приближения Гессиана в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'HessianHistorySize' и положительное целое число. Таким образом, в каждой итерации программное обеспечение составляет Гессиан с помощью статистики от последнего HessianHistorySize итерации.

Программное обеспечение не поддерживает 'HessianHistorySize' для SpaRSA.

Пример: 'HessianHistorySize',10

Типы данных: single | double

`'IterationLimit'` — Максимальное количество итераций оптимизации
1000 (значение по умолчанию) | положительное целое число

Максимальное количество итераций оптимизации в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'IterationLimit' и положительное целое число. IterationLimit применяется к этим значениям Solver: 'bfgs', 'lbfgs', и 'sparsa'.

Пример: 'IterationLimit',500

Типы данных: single | double

`'ValidationData'` — Данные о валидации для обнаружения сходимости оптимизации
cellArray

ValidationData(1) должен содержать m-by-p или p-by-m полная или разреженная матрица данных о предикторе, которые имеют ту же ориентацию как X. Переменные предикторы в обучающих данных X и ValidationData{1} должен соответствовать. Количество наблюдений в обоих наборах может варьироваться.
ValidationData{2} и Y должен быть совпадающий тип данных. Набор всех отличных меток ValidationData{2} должно быть подмножество всех отличных меток Y.
Опционально, ValidationData(3) может содержать m - размерный числовой вектор весов наблюдения. Программное обеспечение нормирует веса с данными о валидации так, чтобы они суммировали к 1.

По умолчанию программное обеспечение не обнаруживает сходимость путем контроля потери данных валидации.

Гипероптимизация параметров управления

свернуть все

`'OptimizeHyperparameters'` — Параметры, чтобы оптимизировать
`'none'` (значение по умолчанию) | `'auto'` | `'all'` | массив строк или массив ячеек имеющих право названий параметра | вектор `optimizableVariable` объекты

Параметры, чтобы оптимизировать в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'OptimizeHyperparameters' и одно из следующего:

'none' — Не оптимизировать.
'auto' — Используйте {'Lambda','Learner'}.
'all' — Оптимизируйте все имеющие право параметры.
Массив строк или массив ячеек имеющих право названий параметра.
Вектор optimizableVariable объекты, обычно выход hyperparameters.

Оптимизация пытается минимизировать потерю перекрестной проверки (ошибка) для fitclinear путем варьирования параметров. Для получения информации о потере перекрестной проверки (хотя в различном контексте), смотрите Потерю Классификации. Чтобы управлять типом перекрестной проверки и другими аспектами оптимизации, используйте HyperparameterOptimizationOptions пара "имя-значение".

Примечание

'OptimizeHyperparameters' значения заменяют любые значения, вы устанавливаете использование других аргументов пары "имя-значение". Например, установка 'OptimizeHyperparameters' к 'auto' вызывает 'auto' значения, чтобы применяться.

Имеющие право параметры для fitclinear :

Lambda — fitclinear поисковые запросы среди положительных значений, по умолчанию масштабируемых журналом в области значений [1e-5/NumObservations,1e5/NumObservations].
Learner — fitclinear поисковые запросы среди 'svm' и 'logistic'.
Regularization — fitclinear поисковые запросы среди 'ridge' и 'lasso'.

Установите параметры не по умолчанию путем передачи вектора optimizableVariable объекты, которые имеют значения не по умолчанию. Например,

load fisheriris
params = hyperparameters('fitclinear',meas,species);
params(1).Range = [1e-4,1e6];

Передайте params как значение OptimizeHyperparameters.

По умолчанию итеративное отображение появляется в командной строке, и графики появляются согласно количеству гиперпараметров в оптимизации. Для оптимизации и графиков, целевая функция является журналом (1 + потеря перекрестной проверки) для регрессии и misclassification уровня для классификации. Чтобы управлять итеративным отображением, установите Verbose поле 'HyperparameterOptimizationOptions' аргумент пары "имя-значение". Чтобы управлять графиками, установите ShowPlots поле 'HyperparameterOptimizationOptions' аргумент пары "имя-значение".

Для примера смотрите, Оптимизируют Линейный Классификатор.

Пример: 'OptimizeHyperparameters','auto'

`'HyperparameterOptimizationOptions'` — Опции для оптимизации
структура

Опции для оптимизации в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'HyperparameterOptimizationOptions' и структура. Этот аргумент изменяет эффект OptimizeHyperparameters аргумент пары "имя-значение". Все поля в структуре являются дополнительными.

Имя поля	Значения	Значение по умолчанию
`Optimizer`	`'bayesopt'` — Используйте Байесовую оптимизацию. Внутренне, эта установка вызывает `bayesopt`. `'gridsearch'` — Используйте поиск сетки с `NumGridDivisions` значения на размерность. `'randomsearch'` — Поиск наугад среди `MaxObjectiveEvaluations` 'points'. `'gridsearch'` поисковые запросы в произвольном порядке, с помощью универсальной выборки без замены от сетки. После оптимизации можно получить таблицу в порядке сетки при помощи команды `sortrows(Mdl.HyperparameterOptimizationResults)`.	`'bayesopt'`
`AcquisitionFunctionName`	`'expected-improvement-per-second-plus'` `'expected-improvement'` `'expected-improvement-plus'` `'expected-improvement-per-second'` `'lower-confidence-bound'` `'probability-of-improvement'` Приобретение функционирует, чьи имена включают `per-second` не приводите к восстанавливаемым результатам, потому что оптимизация зависит от времени выполнения целевой функции. Приобретение функционирует, чьи имена включают `plus` измените их поведение, когда они сверхиспользуют область. Для получения дополнительной информации смотрите Типы Функции Приобретения.	`'expected-improvement-per-second-plus'`
`MaxObjectiveEvaluations`	Максимальное количество оценок целевой функции.	30 для `'bayesopt'` или `'randomsearch'`, и целая сетка для `'gridsearch'`
`MaxTime`	Ограничение по времени в виде положительного действительного. Ограничение по времени находится в секундах, как измерено `tic` и `toc`. Время выполнения может превысить `MaxTime` потому что `MaxTime` не делает оценок функции обработки прерываний.	`Inf`
`NumGridDivisions`	Для `'gridsearch'`, количество значений в каждой размерности. Значение может быть вектором положительных целых чисел, дающих количество значений для каждой размерности или скаляр, который применяется ко всем размерностям. Это поле проигнорировано для категориальных переменных.	10
`ShowPlots`	Логическое значение, указывающее, показать ли графики. Если `true`, это поле строит лучшее значение целевой функции против номера итерации. Если существуют один или два параметра оптимизации, и если `Optimizer` `'bayesopt'`, затем `ShowPlots` также строит модель целевой функции против параметров.	`true`
`SaveIntermediateResults`	Логическое значение, указывающее, сохранить ли результаты когда `Optimizer` `'bayesopt'`. Если `true`, это поле перезаписывает переменную рабочей области под названием `'BayesoptResults'` в каждой итерации. Переменной является `BayesianOptimization` объект.	`false`
`Verbose`	Отобразитесь к командной строке. 0 — Никакое итеративное отображение 1 Итеративное отображение 2 — Итеративное отображение с дополнительной информацией Для получения дополнительной информации смотрите `bayesopt` `Verbose` аргумент пары "имя-значение".	1
`UseParallel`	Логическое значение, указывающее, запустить ли Байесовую оптимизацию параллельно, которая требует Parallel Computing Toolbox™. Из-за невоспроизводимости синхронизации параллели, параллельная Байесова оптимизация не обязательно приводит к восстанавливаемым результатам. Для получения дополнительной информации смотрите Параллельную Байесовую Оптимизацию.	`false`
`Repartition`	Логическое значение, указывающее, повторно разделить ли перекрестную проверку в каждой итерации. Если `false`, оптимизатор использует один раздел в оптимизации. `true` обычно дает большинство устойчивых результатов, потому что эта установка принимает шум разделения во внимание. Однако для хороших результатов, `true` требует, по крайней мере, вдвое большего количества вычислений функции.	`false`
Используйте не больше, чем одни из следующих трех имен полей.
`CVPartition`	`cvpartition` объект, как создано `cvpartition`.	`'Kfold',5` если вы не задаете поля перекрестной проверки
`Holdout`	Скаляр в области значений `(0,1)` представление части затяжки.
`Kfold`	Целое число, больше, чем 1.

Пример: 'HyperparameterOptimizationOptions',struct('MaxObjectiveEvaluations',60)

Типы данных: struct

Выходные аргументы

свернуть все

`Mdl` — Обученная линейная модель классификации
`ClassificationLinear` объект модели | `ClassificationPartitionedLinear` перекрестный подтвержденный объект модели

Обученная линейная модель классификации, возвращенная как ClassificationLinear объект модели или ClassificationPartitionedLinear перекрестный подтвержденный объект модели.

Если вы устанавливаете какой-либо из аргументов пары "имя-значение" KFold, Holdout, CrossVal, или CVPartition, затем Mdl ClassificationPartitionedLinear перекрестный подтвержденный объект модели. В противном случае, Mdl ClassificationLinear объект модели.

К ссылочным свойствам Mdl, используйте запись через точку. Например, введите Mdl.Beta в Командном окне, чтобы отобразить вектор или матрицу предполагаемых коэффициентов.

Примечание

В отличие от других моделей классификации, и для экономичного использования памяти, ClassificationLinear и ClassificationPartitionedLinear объекты модели не хранят обучающие данные или учебные детали процесса (например, история сходимости).

`FitInfo` — Детали оптимизации
массив структур

Детали оптимизации, возвращенные как массив структур.

Поля задают окончательные значения или технические требования аргумента пары "имя-значение", например, Objective значение целевой функции, когда оптимизация завершает работу. Строки многомерных полей соответствуют значениям Lambda и столбцы соответствуют значениям Solver.

Эта таблица описывает некоторые известные поля.

Поле Описание

TerminationStatus

Причина завершения оптимизации
Соответствует значению в TerminationCode

FitTime Прошедшее, тактовое стенкой время в секундах

History

Массив структур информации об оптимизации для каждой итерации. Поле Solver типы решателя хранилищ с помощью целочисленного кодирования.

Целое число	Решатель
1	SGD
2	ASGD
3	Двойной SGD для SVM
4	LBFGS
5	BFGS
6	SpaRSA

К полям доступа используйте запись через точку. Например, чтобы получить доступ к вектору значений целевой функции для каждой итерации, введите FitInfo.History.Objective.

Это - хорошая практика, чтобы исследовать FitInfo оценить, является ли сходимость удовлетворительной.

`HyperparameterOptimizationResults` — Оптимизация перекрестной проверки гиперпараметров
`BayesianOptimization` возразите | таблица гиперпараметров и присваиваемых значений

Оптимизация перекрестной проверки гиперпараметров, возвращенных как BayesianOptimization возразите или таблица гиперпараметров и присваиваемых значений. Выход непуст когда значение 'OptimizeHyperparameters' не 'none'. Выходное значение зависит от Optimizer значение поля 'HyperparameterOptimizationOptions' аргумент пары "имя-значение":

Значение `Optimizer` Поле	Значение `HyperparameterOptimizationResults`
`'bayesopt'` (значение по умолчанию)	Объект класса `BayesianOptimization`
`'gridsearch'` или `'randomsearch'`	Таблица гиперпараметров используемые, наблюдаемые значения целевой функции (потеря перекрестной проверки), и ранг наблюдений от самого низкого (лучше всего) к (худшему) самому высокому

Больше о

свернуть все

Горячий запуск

warm start является первоначальными оценками бета коэффициентов и срока смещения, предоставленного стандартной программе оптимизации для более быстрой сходимости.

Альтернативы для более низко-размерных данных

Высоко-размерная линейная классификация и модели регрессии минимизируют целевые функции относительно быстро, но за счет некоторой точности, числовое единственное ограничение переменных предикторов и модель должны быть линейными относительно параметров. Если ваш набор данных предиктора является низким - через средний размерный, или содержит неоднородные переменные, то необходимо использовать соответствующую классификацию или функцию подбора кривой регрессии. Чтобы помочь вам решить, какой подбор кривой функции подходит для вашего низко-размерного набора данных, используйте эту таблицу.

Модель, чтобы соответствовать	Функция	Известные алгоритмические различия
SVM	Бинарная классификация: `fitcsvm` Классификация мультиклассов: `fitcecoc` Регрессия: `fitrsvm`	Вычисляет матрицу Грамма переменных предикторов, которая удобна для нелинейных преобразований ядра. Решает двойную задачу с помощью SMO, ISDA или L 1 минимизация через квадратичное программирование с помощью `quadprog`.
Линейная регрессия	Наименьшие квадраты без регуляризации: `fitlm` Упорядоченные наименьшие квадраты с помощью штрафа лассо: `lasso` Гребенчатая регрессия: `ridge` или `lasso`	`lasso` реализует циклический координатный спуск.
Логистическая регрессия	Логистическая регрессия без регуляризации: `fitglm`. Упорядоченная логистическая регрессия с помощью штрафа лассо: `lassoglm`	`fitglm` реализации итеративно повторно взвесили наименьшие квадраты. `lassoglm` реализует циклический координатный спуск.

Советы

Это - лучшая практика ориентировать вашу матрицу предиктора так, чтобы наблюдения соответствовали столбцам и задавать 'ObservationsIn','columns'. В результате можно испытать значительное сокращение во время выполнения оптимизации.
Для лучшей точности оптимизации, если X является высоко-размерным и Regularization 'ridge', установите любую из этих комбинаций для Solver:
- 'sgd'
- 'asgd'
- 'dual' если Learner 'svm'
- {'sgd','lbfgs'}
- {'asgd','lbfgs'}
- {'dual','lbfgs'} если Learner 'svm'
Другие комбинации могут привести к плохой точности оптимизации.
Для лучшей точности оптимизации, если X является умеренным - через низко-размерный и Regularization 'ridge', установите Solver к 'bfgs'.
Если Regularization 'lasso', установите любую из этих комбинаций для Solver:
- 'sgd'
- 'asgd'
- 'sparsa'
- {'sgd','sparsa'}
- {'asgd','sparsa'}
При выборе между SGD и ASGD, полагайте что:
- SGD занимает меньше времени на итерацию, но требует, чтобы сходилось больше итераций.
- ASGD требует, чтобы меньше итераций сходилось, но занимает больше времени на итерацию.
Если X имеет немного наблюдений, но много переменных предикторов, затем:
- Задайте 'PostFitBias',true.
- Для SGD или решателей ASGD, набор PassLimit к положительному целому числу, которое больше 1, например, 5 или 10. Эта установка часто приводит к лучшей точности.
Для SGD и решателей ASGD, BatchSize влияет на уровень сходимости.
- Если BatchSize слишком мал, затем fitclinear достигает минимума во многих итерациях, но вычисляет градиент на итерацию быстро.
- Если BatchSize является слишком большим, затем fitclinear достигает минимума в меньшем количестве итераций, но вычисляет градиент на итерацию медленно.
Большие скорости обучения (см. LearnRate) ускорьте сходимость к минимуму, но может привести к расхождению (то есть, переступив через минимум). Небольшие скорости обучения гарантируют сходимость минимуму, но могут вести, чтобы замедлить завершение.
При использовании штрафов лассо экспериментируйте с различными значениями TruncationPeriod. Например, установите TruncationPeriod к 1, 10, и затем 100.
Для КПД, fitclinear не стандартизирует данные о предикторе. Стандартизировать X, войти
```
X = bsxfun(@rdivide,bsxfun(@minus,X,mean(X,2)),std(X,0,2));
```
Код требует, чтобы вы ориентировали предикторы и наблюдения как строки и столбцы X, соответственно. Кроме того, для экономики использования памяти код заменяет исходные данные о предикторе стандартизированные данные.

После обучения модель можно сгенерировать код C/C++, который предсказывает метки для новых данных. Генерация кода C/C++ требует MATLAB Coder™. Для получения дополнительной информации смотрите Введение в Генерацию кода.

Алгоритмы

Если вы задаете ValidationData, затем, во время оптимизации целевой функции:
- fitclinear оценивает потерю валидации ValidationData периодически с помощью текущей модели и дорожек минимальная оценка.
- Когда fitclinear оценивает потерю валидации, она сравнивает оценку с минимальной оценкой.
- Когда последующий, оценки потерь валидации превышают минимальную оценку пять раз, fitclinear отключает оптимизацию.
Если вы задаете ValidationData и реализовывать стандартную программу перекрестной проверки (CrossVal, CVPartition, Holdout, или KFoldзатем:
1. fitclinear случайным образом разделы X и Y согласно стандартной программе перекрестной проверки, которую вы выбираете.
2. fitclinear обучает модель с помощью раздела обучающих данных. Во время оптимизации целевой функции, fitclinear использование ValidationData как другой возможный способ отключить оптимизацию (для получения дополнительной информации смотрите предыдущий маркер).
3. Однажды fitclinear удовлетворяет останавливающемуся критерию, он создает обученное основанное на модели на оптимизированных линейных коэффициентах и прерывании.
  1. Если вы реализуете k - сворачивают перекрестную проверку и fitclinear не исчерпал все сгибы набора обучающих данных, затем fitclinear возвращается к Шагу 2, чтобы обучить использование следующего сгиба набора обучающих данных.
  2. В противном случае, fitclinear отключает обучение, и затем возвращает перекрестную подтвержденную модель.
4. Можно определить качество перекрестной подтвержденной модели. Например:
  - Чтобы определить потерю валидации с помощью затяжки или данных из сгиба из шага 1, передайте перекрестную подтвержденную модель kfoldLoss.
  - Чтобы предсказать наблюдения относительно затяжки или данных из сгиба из шага 1, передайте перекрестную подтвержденную модель kfoldPredict.

Ссылки

[1] Се, C. J. К. В. Чанг, К. Дж. Лин, С. С. Кирти и С. Сандарарэджэн. “Двойной Координатный Метод Спуска для Крупномасштабного Линейного SVM”. Продолжения 25-й Международной конференции по вопросам Машинного обучения, ICML ’08, 2001, стр 408–415.

[2] Лэнгфорд, J., Л. Ли и Т. Чжан. “Разреженное Дистанционное обучение Через Усеченный Градиент”. Дж. Мах. Учиться. Res., Издание 10, 2009, стр 777–801.

[3] Nocedal, J. и С. Дж. Райт. Числовая Оптимизация, 2-й редактор, Нью-Йорк: Спрингер, 2006.

[4] Шалев-Шварц, S., И. Зингер и Н. Сребро. “Pegasos: Основной Предполагаемый Решатель Подградиента для SVM”. Продолжения 24-й Международной конференции по вопросам Машинного обучения, ICML ’07, 2007, стр 807–814.

[5] Мастер, S. J. Р. Д. Ноуок и М. А. Т. Фигередо. “Разреженная Реконструкция Отделимым Приближением”. Сигнал сделки Proc., Издание 57, № 7, 2009, стр 2479–2493.

[6] Сяо, Лин. “Двойные Методы усреднения для Упорядоченного Стохастического Изучения и Онлайновой Оптимизации”. Дж. Мах. Учиться. Res., Издание 11, 2010, стр 2543–2596.

[7] Сюй, Вэй. “К Оптимальному Один Крупный масштаб Передачи Изучение с Усредненным Стохастическим Градиентным спуском”. CoRR, abs/1107.2490, 2011.

Расширенные возможности

"Высокие" массивы
Осуществление вычислений с массивами, которые содержат больше строк, чем помещается в памяти.

Указания и ограничения по применению:

Некоторые аргументы пары "имя-значение" имеют различные значения по умолчанию по сравнению со значениями по умолчанию для fitclinear в оперативной памяти функция. Поддерживаемые аргументы пары "имя-значение" и любые различия:
- 'ObservationsIn' — Поддержки только 'rows'.
- 'Lambda' — Может быть 'auto' (значение по умолчанию) или скаляр.
- 'Learner'
- 'Regularization' — Поддержки только 'ridge'.
- 'Solver' — Поддержки только 'lbfgs'.
- 'FitBias' — Поддержки только true.
- 'Verbose' — Значением по умолчанию является 1.
- 'Beta'
- 'Bias'
- 'ClassNames'
- 'Cost'
- 'Prior'
- 'Weights' — Значение должно быть длинным массивом.
- 'HessianHistorySize'
- 'BetaTolerance' — Значение по умолчанию ослабляется к 1e–3.
- 'GradientTolerance' — Значение по умолчанию ослабляется к 1e–3.
- 'IterationLimit' — Значение по умолчанию ослабляется к 20.
- 'OptimizeHyperparameters' — Значение 'Regularization' параметром должен быть 'ridge'.
- 'HyperparameterOptimizationOptions' — Для перекрестной проверки высокая оптимизация поддерживает только 'Holdout' валидация. Например, можно задать fitclinear(X,Y,'OptimizeHyperparameters','auto','HyperparameterOptimizationOptions',struct('Holdout',0.2)).
Для длинных массивов, fitclinear реализации LBFGS путем распределения вычисления потери и градиента среди различных частей длинного массива в каждой итерации. Другие решатели не доступны для длинных массивов.
Когда начальные значения для Beta и Bias не даны, fitclinear совершенствовал первоначальные оценки параметров, подбирая модель локально к частям данных и комбинируя коэффициенты путем усреднения.

Для получения дополнительной информации смотрите Длинные массивы (MATLAB).

Автоматическая параллельная поддержка
Ускорьте код автоматически рабочим расчетом в параллели с помощью Parallel Computing Toolbox™.

Чтобы запуститься параллельно, установите 'UseParallel' опция к true.

Чтобы выполнить параллельную гипероптимизацию параметров управления, используйте 'HyperparameterOptions', struct('UseParallel',true) аргумент пары "имя-значение" в вызове этой функции.

Для получения дополнительной информации о параллельной гипероптимизации параметров управления смотрите Параллельную Байесовую Оптимизацию.

Для более общей информации о параллельных вычислениях смотрите функции MATLAB Запуска с Автоматической Параллельной Поддержкой (Parallel Computing Toolbox).

Документация

fitclinear

Синтаксис

Описание

Примеры

Обучите линейную модель классификации

Найдите хороший штраф лассо Используя перекрестную проверку

Оптимизируйте линейный классификатор

Входные параметры

X — Данные о предикторе полная матрица | разреженная матрица

Примечание

Y — Метки класса категориальный массив | символьный массив | массив строк | логический вектор | числовой вектор | массив ячеек из символьных векторов

Примечание

Аргументы в виде пар имя-значение

Примечание

Линейные опции классификации

'Lambda' — Сила срока регуляризации 'auto' (значение по умолчанию) | неотрицательный скаляр | вектор неотрицательных значений

'Learner' — Линейный тип модели классификации 'svm' (значение по умолчанию) | 'logistic'

'ObservationsIn' — Размерность наблюдения данных о предикторе 'rows' (значение по умолчанию) | 'columns'

Примечание

'Regularization' — Тип штрафа сложности 'lasso' | 'ridge'

Совет

'Solver' — Метод минимизации целевой функции 'sgd' | 'asgd' | 'dual' | 'bfgs' | 'lbfgs' | 'sparsa' | массив строк | массив ячеек из символьных векторов

'Beta' — Начальные линейные содействующие оценки нули (p,1) (значение по умолчанию) | числовой вектор | числовая матрица

'Bias' — Начальная оценка прерывания числовой скаляр | числовой вектор

'FitBias' — Линейный флаг включения прерывания модели true (значение по умолчанию) | false

'PostFitBias' — Отметьте, чтобы соответствовать линейному прерыванию модели после оптимизации false (значение по умолчанию) | true

'Verbose' — Уровень многословия0 (значение по умолчанию) | неотрицательное целое число

SGD и опции решателя ASGD

'BatchSize' — Мини-пакетный размер положительное целое число

'LearnRate' — Скорость обучения положительная скалярная величина

'OptimizeLearnRate' — Отметьте, чтобы уменьшить скорость обучения true (значение по умолчанию) | false

'TruncationPeriod' — Количество мини-пакетов между запусками усечения лассо10 (значение по умолчанию) | положительное целое число

Другие опции классификации

'Cost' — Misclassification стоится квадратная матрица | массив структур

'Prior' — Априорные вероятности 'empirical' (значение по умолчанию) | 'uniform' | числовой вектор | массив структур

'ScoreTransform' — Выиграйте преобразование 'none' (значение по умолчанию) | 'doublelogit' | 'invlogit' | 'ismax' | 'logit' | указатель на функцию |...

'Weights' — Веса наблюдения числовой вектор положительных значений

Опции перекрестной проверки

'CrossVal' — Флаг перекрестной проверки 'off' (значение по умолчанию) | 'on'

'CVPartition' — Раздел перекрестной проверки [] (значение по умолчанию) | cvpartition объект раздела

'Holdout' — Часть данных для валидации затяжки скалярное значение в области значений (0,1)

'KFold' — Количество сгибов10 (значение по умолчанию) | положительное целочисленное значение, больше, чем 1

SGD и средства управления сходимостью ASGD

'BatchLimit' — Максимальное количество пакетов положительное целое число

'BetaTolerance' — Относительный допуск на линейных коэффициентах и сроке смещения 1e-4 (значение по умолчанию) | неотрицательный скаляр

'NumCheckConvergence' — Количество пакетов к процессу перед следующей проверкой сходимости положительное целое число

'PassLimit' — Максимальное количество передач1 (значение по умолчанию) | положительное целое число

'ValidationData' — Данные о валидации для обнаружения сходимости оптимизации cellArray

Двойные средства управления сходимостью SGD

'BetaTolerance' — Относительный допуск на линейных коэффициентах и сроке смещения 1e-4 (значение по умолчанию) | неотрицательный скаляр

'DeltaGradientTolerance' — Допуск различия градиента1 (значение по умолчанию) | неотрицательный скаляр

'NumCheckConvergence' — Количество проходит через целый набор данных к процессу перед следующей проверкой сходимости5 (значение по умолчанию) | положительное целое число

'PassLimit' — Максимальное количество передач10 (значение по умолчанию) | положительное целое число

'ValidationData' — Данные о валидации для обнаружения сходимости оптимизации cellArray

BFGS, LBFGS и средства управления сходимостью SpaRSA

'BetaTolerance' — Относительный допуск на линейных коэффициентах и сроке смещения 1e-4 (значение по умолчанию) | неотрицательный скаляр

'GradientTolerance' — Абсолютный допуск градиента 1e-6 (значение по умолчанию) | неотрицательный скаляр

'HessianHistorySize' — Размер буфера истории для приближения Гессиана15 (значение по умолчанию) | положительное целое число

'IterationLimit' — Максимальное количество итераций оптимизации1000 (значение по умолчанию) | положительное целое число

'ValidationData' — Данные о валидации для обнаружения сходимости оптимизации cellArray

Гипероптимизация параметров управления

Примечание

'HyperparameterOptimizationOptions' — Опции для оптимизации структура

Выходные аргументы

Mdl — Обученная линейная модель классификации ClassificationLinear объект модели | ClassificationPartitionedLinear перекрестный подтвержденный объект модели

Примечание

FitInfo — Детали оптимизации массив структур

HyperparameterOptimizationResults — Оптимизация перекрестной проверки гиперпараметров BayesianOptimization возразите | таблица гиперпараметров и присваиваемых значений

Больше о

Горячий запуск

Альтернативы для более низко-размерных данных

Советы

Алгоритмы

Ссылки

Расширенные возможности

"Высокие" массивы Осуществление вычислений с массивами, которые содержат больше строк, чем помещается в памяти.

Автоматическая параллельная поддержка Ускорьте код автоматически рабочим расчетом в параллели с помощью Parallel Computing Toolbox™.

Смотрите также

Введенный в R2016a

`X` — Данные о предикторе
полная матрица | разреженная матрица

`Y` — Метки класса
категориальный массив | символьный массив | массив строк | логический вектор | числовой вектор | массив ячеек из символьных векторов

`'Lambda'` — Сила срока регуляризации
`'auto'` (значение по умолчанию) | неотрицательный скаляр | вектор неотрицательных значений

`'Learner'` — Линейный тип модели классификации
`'svm'` (значение по умолчанию) | `'logistic'`

`'ObservationsIn'` — Размерность наблюдения данных о предикторе
`'rows'` (значение по умолчанию) | `'columns'`

`'Regularization'` — Тип штрафа сложности
`'lasso'` | `'ridge'`

`'Solver'` — Метод минимизации целевой функции
`'sgd'` | `'asgd'` | `'dual'` | `'bfgs'` | `'lbfgs'` | `'sparsa'` | массив строк | массив ячеек из символьных векторов

`'Beta'` — Начальные линейные содействующие оценки
`нули (p,1)` (значение по умолчанию) | числовой вектор | числовая матрица

`'Bias'` — Начальная оценка прерывания
числовой скаляр | числовой вектор

`'FitBias'` — Линейный флаг включения прерывания модели
`true` (значение по умолчанию) | `false`

`'PostFitBias'` — Отметьте, чтобы соответствовать линейному прерыванию модели после оптимизации
`false` (значение по умолчанию) | `true`

`'Verbose'` — Уровень многословия
0 (значение по умолчанию) | неотрицательное целое число

`'BatchSize'` — Мини-пакетный размер
положительное целое число

`'LearnRate'` — Скорость обучения
положительная скалярная величина

`'OptimizeLearnRate'` — Отметьте, чтобы уменьшить скорость обучения
`true` (значение по умолчанию) | `false`

`'TruncationPeriod'` — Количество мини-пакетов между запусками усечения лассо
10 (значение по умолчанию) | положительное целое число

`'Cost'` — Misclassification стоится
квадратная матрица | массив структур

`'Prior'` — Априорные вероятности
`'empirical'` (значение по умолчанию) | `'uniform'` | числовой вектор | массив структур

`'ScoreTransform'` — Выиграйте преобразование
`'none'` (значение по умолчанию) | `'doublelogit'` | `'invlogit'` | `'ismax'` | `'logit'` | указатель на функцию |...

`'Weights'` — Веса наблюдения
числовой вектор положительных значений

`'CrossVal'` — Флаг перекрестной проверки
`'off'` (значение по умолчанию) | `'on'`

`'CVPartition'` — Раздел перекрестной проверки
`[]` (значение по умолчанию) | `cvpartition` объект раздела

`'Holdout'` — Часть данных для валидации затяжки
скалярное значение в области значений (0,1)

`'KFold'` — Количество сгибов
10 (значение по умолчанию) | положительное целочисленное значение, больше, чем 1

`'BatchLimit'` — Максимальное количество пакетов
положительное целое число

`'BetaTolerance'` — Относительный допуск на линейных коэффициентах и сроке смещения
`1e-4` (значение по умолчанию) | неотрицательный скаляр

`'NumCheckConvergence'` — Количество пакетов к процессу перед следующей проверкой сходимости
положительное целое число

`'PassLimit'` — Максимальное количество передач
1 (значение по умолчанию) | положительное целое число

`'ValidationData'` — Данные о валидации для обнаружения сходимости оптимизации
cellArray

`'BetaTolerance'` — Относительный допуск на линейных коэффициентах и сроке смещения
`1e-4` (значение по умолчанию) | неотрицательный скаляр

`'DeltaGradientTolerance'` — Допуск различия градиента
1 (значение по умолчанию) | неотрицательный скаляр

`'NumCheckConvergence'` — Количество проходит через целый набор данных к процессу перед следующей проверкой сходимости
5 (значение по умолчанию) | положительное целое число

`'PassLimit'` — Максимальное количество передач
10 (значение по умолчанию) | положительное целое число

`'ValidationData'` — Данные о валидации для обнаружения сходимости оптимизации
cellArray

`'BetaTolerance'` — Относительный допуск на линейных коэффициентах и сроке смещения
`1e-4` (значение по умолчанию) | неотрицательный скаляр

`'GradientTolerance'` — Абсолютный допуск градиента
`1e-6` (значение по умолчанию) | неотрицательный скаляр

`'HessianHistorySize'` — Размер буфера истории для приближения Гессиана
15 (значение по умолчанию) | положительное целое число

`'IterationLimit'` — Максимальное количество итераций оптимизации
1000 (значение по умолчанию) | положительное целое число

`'ValidationData'` — Данные о валидации для обнаружения сходимости оптимизации
cellArray

`'HyperparameterOptimizationOptions'` — Опции для оптимизации
структура

`Mdl` — Обученная линейная модель классификации
`ClassificationLinear` объект модели | `ClassificationPartitionedLinear` перекрестный подтвержденный объект модели

`FitInfo` — Детали оптимизации
массив структур

`HyperparameterOptimizationResults` — Оптимизация перекрестной проверки гиперпараметров
`BayesianOptimization` возразите | таблица гиперпараметров и присваиваемых значений

"Высокие" массивы
Осуществление вычислений с массивами, которые содержат больше строк, чем помещается в памяти.

Автоматическая параллельная поддержка
Ускорьте код автоматически рабочим расчетом в параллели с помощью Parallel Computing Toolbox™.