Оптимизируйте подгонку классификатора SVM Используя байесовую оптимизацию

Скрипт Open Live Script

В этом примере показано, как оптимизировать классификацию SVM с помощью fitcsvm функция и OptimizeHyperparameters пара "имя-значение". Классификация работает над местоположениями точек от смешанной гауссовской модели. В Элементах Статистического Изучения, Hastie, Тибширэни и Фридмана (2009), страница 17 описывает модель. Модель начинается с генерации 10 базисных точек для "зеленого" класса, распределенного как 2D независимые нормали со средним значением (1,0) и модульное отклонение. Это также генерирует 10 базисных точек для "красного" класса, распределенного как 2D независимые нормали со средним значением (0,1) и модульное отклонение. Для каждого класса (зеленый и красный), сгенерируйте 100 случайных точек можно следующим образом:

Выберите базисную точку m соответствующего цвета однородно наугад.
Сгенерируйте независимую случайную точку с 2D нормальным распределением со средним значением m и отклонением I/5, где я - единичная матрица 2 на 2. В этом примере используйте отклонение I/50, чтобы показать преимущество оптимизации более ясно.

Сгенерируйте точки и классификатор

Сгенерируйте эти 10 базисных точек для каждого класса.

rng default % For reproducibility
grnpop = mvnrnd([1,0],eye(2),10);
redpop = mvnrnd([0,1],eye(2),10);

Просмотрите базисные точки.

plot(grnpop(:,1),grnpop(:,2),'go')
hold on
plot(redpop(:,1),redpop(:,2),'ro')
hold off

Поскольку некоторые красные базисные точки близко к зеленым базисным точкам, это может затруднить, чтобы классифицировать точки данных на основе одного только местоположения.

Сгенерируйте 100 точек данных каждого класса.

redpts = zeros(100,2);grnpts = redpts;
for i = 1:100
    grnpts(i,:) = mvnrnd(grnpop(randi(10),:),eye(2)*0.02);
    redpts(i,:) = mvnrnd(redpop(randi(10),:),eye(2)*0.02);
end

Просмотрите точки данных.

figure
plot(grnpts(:,1),grnpts(:,2),'go')
hold on
plot(redpts(:,1),redpts(:,2),'ro')
hold off

Подготовка данных для классификации

Поместите данные в одну матрицу и сделайте векторный grp это помечает класс каждой точки.

cdata = [grnpts;redpts];
grp = ones(200,1);
% Green label 1, red label -1
grp(101:200) = -1;

Подготовьте перекрестную проверку

Настройте раздел для перекрестной проверки. Этот шаг фиксирует обучение и наборы тестов, которые оптимизация использует на каждом шаге.

c = cvpartition(200,'KFold',10);