kfoldPredict

Предскажите метки для наблюдений, не используемых для обучения

Синтаксис

Label = kfoldPredict(CVMdl)

Label = kfoldPredict(CVMdl,Name,Value)

[Label,NegLoss,PBScore]
= kfoldPredict(___)

[Label,NegLoss,PBScore,Posterior]
= kfoldPredict(___)

Описание

пример

Label = kfoldPredict(CVMdl) возвращает метки класса, предсказанные перекрестной подтвержденной моделью ECOC, состоявшей из линейных моделей CVMdl классификации. Таким образом, для каждого сгиба, kfoldPredict предсказывает метки класса для наблюдений, что это протягивает, когда это обучает использование всех других наблюдений. kfoldPredict применяется те же используемые данные создают CVMdl (см. fitcecoc).

Кроме того, Label содержит метки класса для каждой силы регуляризации в линейных моделях классификации, которые составляют CVMdl.

пример

Label = kfoldPredict(CVMdl,Name,Value) возвращает предсказанные метки класса с дополнительными опциями, заданными одним или несколькими Name,Value парные аргументы. Например, задайте метод оценки апостериорной вероятности, декодируя схему или уровень многословия.

пример

[Label,NegLoss,PBScore] = kfoldPredict(___) дополнительно возвращается, для протянутых наблюдений и каждой силы регуляризации:

Отрицаемые значения средней бинарной потери в классе (NegLoss).
Баллы положительного класса (PBScore) для каждого бинарного ученика.

пример

[Label,NegLoss,PBScore,Posterior] = kfoldPredict(___) дополнительно возвращает следующие оценки вероятности класса для протянутых наблюдений и для каждой силы регуляризации. Чтобы возвратить апостериорные вероятности, линейные ученики модели классификации должны быть моделями логистической регрессии.

Входные параметры

развернуть все

`CVMdl` — Перекрестный подтвержденный, модель ECOC, состоявшая из линейных моделей классификации
`ClassificationPartitionedLinearECOC` объект модели

Перекрестный подтвержденный, модель ECOC, состоявшая из линейных моделей классификации в виде ClassificationPartitionedLinearECOC объект модели. Можно создать ClassificationPartitionedLinearECOC использование модели fitcecoc и:

Задавая любую из перекрестной проверки, аргументов пары "имя-значение", например, CrossVal
Установка аргумента пары "имя-значение" Learners к 'linear' или линейный шаблон модели классификации, возвращенный templateLinear

Чтобы получить оценки, kfoldPredict применяется, те же данные раньше перекрестный подтверждали модель ECOC (X и Y).

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.

`'BinaryLoss'` — Бинарная функция потерь ученика
`'hamming'` | `'linear'` | `'logit'` | `'exponential'` | `'binodeviance'` | `'hinge'` | `'quadratic'` | указатель на функцию

Бинарная функция потерь ученика в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'BinaryLoss' и встроенное имя функции потерь или указатель на функцию.

Эта таблица содержит имена и описания встроенных функций, где _yj является меткой класса для конкретного бинарного ученика (в наборе {-1,1,0}), _sj является счетом к наблюдению j, и g (_yj, _sj) является бинарной формулой потерь.

Значение	Описание	Область счета	g (_yj, _sj)
`'binodeviance'`	Биномиальное отклонение	(–∞,∞)	журнал [1 + exp _(–2yjsj)] / [2log (2)]
`'exponential'`	Экспоненциал	(–∞,∞)	exp _(–yjsj)/2
`'hamming'`	Хэмминг	[0,1] или (– ∞, ∞)	[1 – знак (_yjsj)]/2
`'hinge'`	Стержень	(–∞,∞)	макс. (0,1 – _yjsj)/2
`'linear'`	Линейный	(–∞,∞)	(1 – _yjsj)/2
`'logit'`	Логистический	(–∞,∞)	журнал [1 + exp _(–yjsj)] / [2log (2)]
`'quadratic'`	Квадратичный	[0,1]	[1 – _yj (2_sj – 1)] ^2/2

Программное обеспечение нормирует бинарные потери, таким образом, что потеря 0.5 когда _yj = 0. Кроме того, программное обеспечение вычисляет среднюю бинарную потерю для каждого класса.

Для пользовательской бинарной функции потерь, например, customFunction, задайте его указатель на функцию 'BinaryLoss',@customFunction.
customFunction должен иметь эту форму
```
bLoss = customFunction(M,s)
```
где:
- M K-by-L кодирующий матрицу, сохраненную в Mdl.CodingMatrix.
- s 1 L вектором-строкой из классификационных оценок.
- bLoss потеря классификации. Этот скаляр агрегировал бинарные потери для каждого ученика в конкретном классе. Например, можно использовать среднюю бинарную потерю, чтобы агрегировать потерю по ученикам для каждого класса.
- K является количеством классов.
- L является количеством бинарных учеников.
Для примера передачи пользовательской бинарной функции потерь смотрите, Предсказывают Демонстрационные Тестом Метки Модели ECOC Используя Пользовательскую Бинарную Функцию потерь.

По умолчанию, если все бинарные ученики являются линейным использованием моделей классификации:

SVM, затем BinaryLoss 'hinge'
Логистическая регрессия, затем BinaryLoss 'quadratic'

Пример: 'BinaryLoss','binodeviance'

Типы данных: char | string | function_handle

`'Decoding'` — Схема Decoding
`'lossweighted'` (значение по умолчанию) | `'lossbased'`

Схема Decoding, которая агрегировала бинарные потери в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'Decoding' и 'lossweighted' или 'lossbased'. Для получения дополнительной информации смотрите Бинарную Потерю.

Пример: 'Decoding','lossbased'

`'NumKLInitializations'` — Количество случайных начальных значений
0 (значение по умолчанию) | неотрицательное целое число

Количество случайных начальных значений для подбора кривой апостериорным вероятностям минимизацией расхождения Kullback-Leibler в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'NumKLInitializations' и неотрицательное целое число.

Чтобы использовать эту опцию, вы должны:

Возвратите четвертый выходной аргумент (Posterior).
Линейные модели классификации, которые составляют модели ECOC, должны использовать учеников логистической регрессии (то есть, CVMdl.Trained{1}.BinaryLearners{1}.Learner должен быть 'logistic').
PosteriorMethod должен быть 'kl'.

Для получения дополнительной информации смотрите, что Следующая Оценка Использует Расхождение Kullback-Leibler.

Пример: 'NumKLInitializations',5

Типы данных: single | double

`'Options'` — Опции оценки
`[]` (значение по умолчанию) | массив структур, возвращенный `statset`

Опции оценки в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'Options' и массив структур, возвращенный statset.

Вызвать параллельные вычисления:

Вам нужна лицензия Parallel Computing Toolbox™.
Задайте 'Options',statset('UseParallel',true).

`'PosteriorMethod'` — Метод оценки апостериорной вероятности
`'kl'` (значение по умолчанию) | `'qp'`

Метод оценки апостериорной вероятности в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'PosteriorMethod' и 'kl' или 'qp'.

Чтобы использовать эту опцию, необходимо возвратить четвертый выходной аргумент (Posterior) и линейные модели классификации, которые составляют модели ECOC, должны использовать учеников логистической регрессии (то есть, CVMdl.Trained{1}.BinaryLearners{1}.Learner должен быть 'logistic').
Если PosteriorMethod 'kl', затем программное обеспечение оценивает апостериорные вероятности мультикласса путем минимизации расхождения Kullback-Leibler между предсказанными и ожидаемыми апостериорными вероятностями, возвращенными бинарными учениками. Для получения дополнительной информации смотрите, что Следующая Оценка Использует Расхождение Kullback-Leibler.
Если PosteriorMethod 'qp', затем программное обеспечение оценивает апостериорные вероятности мультикласса путем решения задачи наименьших квадратов с помощью квадратичного программирования. Вам нужна лицензия Optimization Toolbox™, чтобы использовать эту опцию. Для получения дополнительной информации смотрите, что Следующая Оценка Использует Квадратичное программирование.

Пример: 'PosteriorMethod','qp'

`'Verbose'` — Уровень многословия
0 (значение по умолчанию) | `1`

Уровень многословия в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'Verbose' и 0 или 1. Verbose управляет количеством диагностических сообщений, что программное обеспечение отображается в Командном окне.

Если Verbose 0, затем программное обеспечение не отображает диагностические сообщения. В противном случае программное обеспечение отображает диагностические сообщения.

Пример: 'Verbose',1

Типы данных: single | double

Выходные аргументы

развернуть все

`Label` — Перекрестные подтвержденные, предсказанные метки класса
категориальный массив | символьный массив | логическая матрица | числовая матрица | массив ячеек из символьных векторов

Перекрестные подтвержденные, предсказанные метки класса, возвращенные как категориальное или символьный массив, логическая или числовая матрица или массив ячеек из символьных векторов.

В большинстве случаев, Label n-by-L массив совпадающего типа данных, когда наблюдаемый класс помечает (Y) используемый, чтобы создать CVMdl. (Программное обеспечение обрабатывает строковые массивы как массивы ячеек из символьных векторов.) n является количеством наблюдений в данных о предикторе (X) и L является количеством сильных мест регуляризации в линейных моделях классификации, которые составляют перекрестную подтвержденную модель ECOC. Таким образом, Метка (iJ) предсказанная метка класса для наблюдения i использование модели ECOC линейных моделей классификации, которая имеет силу регуляризации CVMdl. Обученный {1}.BinaryLearners {1}.Lambda (j).

Если Y символьный массив и L> 1, затем Label массив ячеек меток класса.

Программное обеспечение присваивает предсказанную метку, соответствующую классу с самым большим, отрицаемым, средняя бинарная потеря (NegLoss), или, эквивалентно, самая маленькая средняя бинарная потеря.

`NegLoss` — Перекрестный подтвержденный, отрицаемый, средние бинарные потери
числовой массив

Перекрестный подтвержденный, отрицаемый, средние бинарные потери, возвращенные как n-by-K-by-L числовая матрица или массив. K является количеством отличных классов в обучающих данных, и столбцы соответствуют классам в CVMdl.ClassNames. Для n и L, смотрите Label. NegLoss (iKJ) отрицаемая, средняя бинарная потеря для классификации наблюдения i в класс k использование линейной модели классификации, которая имеет силу регуляризации CVMdl. Обученный {1}.BinaryLoss {1}.Lambda (j).

`PBScore` — Перекрестный подтвержденный, баллы положительного класса
числовой массив

Перекрестный подтвержденный, баллы положительного класса, возвращенные как n-by-B-by-L числовой массив. B является количеством бинарных учеников в перекрестной подтвержденной модели ECOC, и столбцы соответствуют бинарным ученикам в CVMdl.Trained{1}.BinaryLearners. Для n и L, смотрите Label. PBScore (iBJ) счет положительного класса бинарного ученика b для классификации наблюдения i в его положительный класс, с помощью линейной модели классификации, которая имеет силу регуляризации CVMdl. Обученный {1}.BinaryLearners {1}.Lambda (j).

Если матрица кодирования варьируется через сгибы (то есть, если схемой кодирования является sparserandom или denserandom), затем PBScore isempty).

`Posterior` — Перекрестные подтвержденные следующие вероятности класса
числовой массив

Перекрестные подтвержденные следующие вероятности класса, возвращенные как n-by-K-by-L числовой массив. Для определений размерности смотрите NegLoss. Следующий (iKJ) апостериорная вероятность для классификации наблюдения i в класс k использование линейной модели классификации, которая имеет силу регуляризации CVMdl. Обученный {1}.BinaryLearners {1}.Lambda (j).

Возвратить апостериорные вероятности, CVMdl.Trained{1}.BinaryLearner{1}.Learner должен быть 'logistic'.

Примеры

развернуть все

Предскажите Метки Перекрестной проверки k-сгиба

Скрипт Open Live Script

Загрузите набор данных NLP.

load nlpdata

X разреженная матрица данных о предикторе и Y категориальный вектор из меток класса.

Перекрестный подтвердите модель ECOC линейных моделей классификации.

rng(1); % For reproducibility 
CVMdl = fitcecoc(X,Y,'Learner','linear','CrossVal','on');

CVMdl ClassificationPartitionedLinearECOC модель. По умолчанию программное обеспечение реализует 10-кратную перекрестную проверку.

Предскажите метки для наблюдений что fitcecoc не использовал в обучении сгибы.

label = kfoldPredict(CVMdl);

Поскольку существует одна сила регуляризации в CVMdlМетка вектор-столбец предсказаний, содержащих столько же строк сколько наблюдения в X.

Создайте матрицу беспорядка.

cm = confusionchart(Y,label);

Задайте пользовательскую бинарную потерю

Скрипт Open Live Script

Загрузите набор данных NLP. Транспонируйте данные о предикторе.

load nlpdata
X = X';

Для простоты используйте метку 'другие' для всех наблюдений в Y это не 'simulink', 'dsp', или 'comm'.

Y(~(ismember(Y,{'simulink','dsp','comm'}))) = 'others';

Создайте линейный шаблон модели классификации, который задает оптимизацию использования целевой функции SpaRSA.

t = templateLinear('Solver','sparsa');

Перекрестный подтвердите модель ECOC линейных моделей классификации с помощью 5-кратной перекрестной проверки. Укажите, что наблюдения предиктора соответствуют столбцам.

rng(1); % For reproducibility 
CVMdl = fitcecoc(X,Y,'Learners',t,'KFold',5,'ObservationsIn','columns');
CMdl1 = CVMdl.Trained{1}

CMdl1 = 
  CompactClassificationECOC
      ResponseName: 'Y'
        ClassNames: [comm    dsp    simulink    others]
    ScoreTransform: 'none'
    BinaryLearners: {6x1 cell}
      CodingMatrix: [4x6 double]


  Properties, Methods

CVMdl ClassificationPartitionedLinearECOC модель. Это содержит свойство Trained, который является массивом ячеек 5 на 1, содержащим CompactClassificationECOC модели, что программное обеспечение обучило использование набора обучающих данных каждого сгиба.

По умолчанию, линейные модели классификации, которые составляют использование моделей ECOC SVMs. Баллы SVM являются подписанными расстояниями от наблюдения до контура решения. Поэтому область $(- \infty, \infty)$ . Создайте пользовательскую бинарную функцию потерь что:

Сопоставляет матрицу (M) проекта кодирования и классификационные оценки (оценки) положительного класса для каждого ученика к бинарной потере для каждого наблюдения
Использует линейную потерю
Агрегировал бинарную утрату ученика с помощью медианы.

Можно создать отдельную функцию для бинарной функции потерь, и затем сохранить ее на пути MATLAB®. Или, можно задать анонимную бинарную функцию потерь.

customBL = @(M,s)nanmedian(1 - bsxfun(@times,M,s),2)/2;

Предскажите метки перекрестной проверки и оцените среднюю бинарную потерю в классе. Распечатайте средние отрицательные бинарные потери в классе для случайного набора 10 наблюдений из сгиба.

[label,NegLoss] = kfoldPredict(CVMdl,'BinaryLoss',customBL);

idx = randsample(numel(label),10);
table(Y(idx),label(idx),NegLoss(idx,1),NegLoss(idx,2),NegLoss(idx,3),...
    NegLoss(idx,4),'VariableNames',[{'True'};{'Predicted'};...
    categories(CVMdl.ClassNames)])

ans=10×6 table
      True      Predicted      comm         dsp       simulink    others 
    ________    _________    _________    ________    ________    _______

    others      others         -1.2319     -1.0488    0.048758     1.6175
    simulink    simulink       -16.407     -12.218      21.531     11.218
    dsp         dsp            -0.7387    -0.11534    -0.88466    -0.2613
    others      others         -0.1251     -0.8749    -0.99766    0.14517
    dsp         dsp             2.5867      6.4187     -3.5867    -4.4165
    others      others       -0.025358     -1.2287    -0.97464    0.19747
    others      others         -2.6725    -0.56708    -0.51092     2.7453
    others      others         -1.1605    -0.88321    -0.11679    0.43504
    others      others         -1.9511     -1.3175     0.24735    0.95111
    simulink    others          -7.848     -5.8203      4.8203     6.8457

Программное обеспечение предсказывает метку на основе максимальной отрицаемой потери.

Оцените следующие вероятности класса

Открыть скрипт

Модели ECOC, состоявшие из линейных моделей классификации, возвращают апостериорные вероятности для учеников логистической регрессии только. Этот пример требует Parallel Computing Toolbox™ и Optimization Toolbox™

Загрузите набор данных NLP и предварительно обработайте данные, когда в Задают Пользовательскую Бинарную Потерю.

load nlpdata
X = X';
Y(~(ismember(Y,{'simulink','dsp','comm'}))) = 'others';

Создайте набор 5 логарифмически распределенных сильных мест регуляризации от $10^{-5}$ через $10^{-0.5}$ .

Lambda = logspace(-6,-0.5,5);

Создайте линейный шаблон модели классификации, который задает оптимизацию использования целевой функции SpaRSA и использовать учеников логистической регрессии.

t = templateLinear('Solver','sparsa','Learner','logistic','Lambda',Lambda);

rng(1); % For reproducibility
Options = statset('UseParallel',true);
CVMdl = fitcecoc(X,Y,'Learners',t,'KFold',5,'ObservationsIn','columns',...
    'Options',Options);

Starting parallel pool (parpool) using the 'local' profile ...
connected to 6 workers.

Предскажите перекрестные подтвержденные следующие вероятности класса. Задайте, чтобы использовать параллельные вычисления и оценить апостериорные вероятности с помощью квадратичного программирования.

[label,~,~,Posterior] = kfoldPredict(CVMdl,'Options',Options,...
    'PosteriorMethod','qp');
size(label)
label(3,4)
size(Posterior)
Posterior(3,:,4)

ans =

       31572           5


ans = 

  categorical

     others 


ans =

       31572           4           5


ans =

    0.0293    0.0373    0.1738    0.7596

Поскольку существует пять сильных мест регуляризации:

label 31572 5 категориальный массив. label(3,4) предсказанная, перекрестная подтвержденная метка для наблюдения 3 использования модели, обученной с силой регуляризации Lambda(4).
Posterior 31572 4 5 матрицами. Posterior(3,:,4) вектор из всех предполагаемых, следующих вероятностей класса для наблюдения 3 использования модели, обученной с силой регуляризации Lambda(4). Порядок второго измерения соответствует CVMdl.ClassNames. Отобразите случайный набор 10 следующих вероятностей класса.

Отобразите случайную выборку перекрестных подтвержденных меток и апостериорных вероятностей для модели, обученной с помощью Lambda(4).

idx = randsample(size(label,1),10);
table(Y(idx),label(idx,4),Posterior(idx,1,4),Posterior(idx,2,4),...
    Posterior(idx,3,4),Posterior(idx,4,4),...
    'VariableNames',[{'True'};{'Predicted'};categories(CVMdl.ClassNames)])

ans =

  10×6 table

      True      Predicted       comm          dsp        simulink     others  
    ________    _________    __________    __________    ________    _________

    others      others         0.030309      0.022454     0.10401      0.84323
    simulink    simulink     3.5104e-05    4.3154e-05     0.99877    0.0011543
    dsp         others          0.15837       0.25784     0.18567      0.39811
    others      others         0.093212      0.063752     0.12927      0.71376
    dsp         dsp           0.0057401       0.89678    0.014939     0.082538
    others      others         0.085715      0.054451    0.083765      0.77607
    others      others        0.0061121     0.0057884     0.02409      0.96401
    others      others         0.066741      0.074103       0.168      0.69115
    others      others          0.05236      0.025631     0.13245      0.78956
    simulink    simulink     0.00039812    0.00045575     0.73724       0.2619

Больше о

развернуть все

Бинарная потеря

binary loss является функцией класса и классификационной оценки, которая определяет, как хорошо бинарный ученик классифицирует наблюдение в класс.

Предположим следующее:

_mkj является элементом (k, j) проекта кодирования матричный M (то есть, код, соответствующий классу k бинарного ученика j).
_sj является счетом бинарного ученика j для наблюдения.
g является бинарной функцией потерь.
$\hat{k}$ предсказанный класс для наблюдения.

В loss-based decoding [Escalera и al.], класс, производящий минимальную сумму бинарных потерь по бинарным ученикам, определяет предсказанный класс наблюдения, то есть,

$\hat{k} = \underset{k}{argmin} \sum_{j = 1}^{L} | m_{k j} | g (m_{k j}, s_{j}) .$

В loss-weighted decoding [Escalera и al.], класс, производящий минимальное среднее значение бинарных потерь по бинарным ученикам, определяет предсказанный класс наблюдения, то есть,

$\hat{k} = \underset{k}{argmin} \frac{\sum_{j = 1}^{L} | m_{k j} | g (m_{k j}, s_{j})}{\sum_{j = 1}^{L} | m_{k j} |} .$

Allwein и др. предполагают, что взвешенное потерей декодирование улучшает точность классификации путем хранения значений потерь для всех классов в том же динамическом диапазоне.

Эта таблица суммирует поддерживаемые функции потерь, где _yj является меткой класса для конкретного бинарного ученика (в наборе {-1,1,0}), _sj является счетом к наблюдению j и g (_yj, _sj).

Значение	Описание	Область счета	g (_yj, _sj)
`'binodeviance'`	Биномиальное отклонение	(–∞,∞)	журнал [1 + exp _(–2yjsj)] / [2log (2)]
`'exponential'`	Экспоненциал	(–∞,∞)	exp _(–yjsj)/2
`'hamming'`	Хэмминг	[0,1] или (– ∞, ∞)	[1 – знак (_yjsj)]/2
`'hinge'`	Стержень	(–∞,∞)	макс. (0,1 – _yjsj)/2
`'linear'`	Линейный	(–∞,∞)	(1 – _yjsj)/2
`'logit'`	Логистический	(–∞,∞)	журнал [1 + exp _(–yjsj)] / [2log (2)]
`'quadratic'`	Квадратичный	[0,1]	[1 – _yj (2_sj – 1)] ^2/2

Программное обеспечение нормирует бинарные потери, таким образом, что потеря 0.5, когда _yj = 0, и агрегировал использование среднего значения бинарных учеников [Allwein и al.].

Не путайте бинарную потерю с полной потерей классификации (заданный 'LossFun' аргумент пары "имя-значение" loss и predict возразите функциям), который измеряется, как хорошо классификатор ECOC выполняет в целом.

Алгоритмы

развернуть все

Программное обеспечение может оценить апостериорные вероятности класса путем минимизации расхождения Kullback-Leibler или при помощи квадратичного программирования. Для следующих описаний следующих алгоритмов оценки примите что:

_mkj является элементом (k, j) проекта кодирования матричный M.
I является функцией индикатора.
${\hat{p}}_{k}$ оценка апостериорной вероятности класса для класса k наблюдения, k = 1..., K.
_rj является апостериорной вероятностью положительного класса для бинарного ученика j. Таким образом, _rj является вероятностью, что бинарный ученик j классифицирует наблюдение в положительный класс, учитывая обучающие данные.

Следующая оценка Используя расхождение Kullback-Leibler

По умолчанию программное обеспечение минимизирует расхождение Kullback-Leibler, чтобы оценить апостериорные вероятности класса. Расхождение Kullback-Leibler между ожидаемыми и наблюдаемыми апостериорными вероятностями положительного класса

$Δ (r, \hat{r}) = \sum_{j = 1}^{L} w_{j} [r_{j} \log \frac{r_{j}}{{\hat{r}}_{j}} + (1 - r_{j}) \log \frac{1 - r_{j}}{1 - {\hat{r}}_{j}}],$

где $w_{j} = \sum_{S_{j}} w_{i}^{*}$ вес для бинарного ученика j.

_Sj является набором индексов наблюдения, на котором бинарном ученике обучен j.
$w_{i}^{*}$ вес наблюдения i.

Программное обеспечение минимизирует расхождение итеративно. Первый шаг должен выбрать начальные значения ${\hat{p}}_{k}^{(0)}; k = 1, ..., K$ для апостериорных вероятностей класса.

Если вы не задаете 'NumKLIterations', затем программное обеспечение пробует оба набора детерминированных начальных значений, описанных затем, и выбирает набор, который минимизирует Δ.
- ${\hat{p}}_{k}^{(0)} = 1 / K; k = 1, ..., K .$
- ${\hat{p}}_{k}^{(0)}; k = 1, ..., K$ решение системы
  
  $M_{01} {\hat{p}}^{(0)} = r,$
  где M ₀₁ является M со всем _mkj = –1 замененный с 0, и r является вектором из апостериорных вероятностей положительного класса, возвращенных двоичными учениками L [Dietterich и al.]. Использование программного обеспечения lsqnonneg решить систему.
Если вы задаете 'NumKLIterations',c, где c натуральное число, затем программное обеспечение делает следующее, чтобы выбрать набор ${\hat{p}}_{k}^{(0)}; k = 1, ..., K$ , и выбирает набор, который минимизирует Δ.
- Программное обеспечение пробует оба набора детерминированных начальных значений, аналогичных описанному ранее.
- Программное обеспечение случайным образом генерирует c векторы из длины использование K rand, и затем нормирует каждый вектор, чтобы суммировать к 1.

В итерации t программное обеспечение завершает эти шаги:

Вычислить

${\hat{r}}_{j}^{(t)} = \frac{\sum_{k = 1}^{K} {\hat{p}}_{k}^{(t)} I (m_{k j} = + 1)}{\sum_{k = 1}^{K} {\hat{p}}_{k}^{(t)} I (m_{k j} = + 1 \cup m_{k j} = - 1)} .$
Оцените использование апостериорной вероятности следующего класса

${\hat{p}}_{k}^{(t + 1)} = {\hat{p}}_{k}^{(t)} \frac{\sum_{j = 1}^{L} w_{j} [r_{j} I (m_{k j} = + 1) + (1 - r_{j}) I (m_{k j} = - 1)]}{\sum_{j = 1}^{L} w_{j} [{\hat{r}}_{j}^{(t)} I (m_{k j} = + 1) + (1 - {\hat{r}}_{j}^{(t)}) I (m_{k j} = - 1)]} .$
Нормировать ${\hat{p}}_{k}^{(t + 1)}; k = 1, ..., K$ так, чтобы они суммировали к 1.
Проверяйте на сходимость.

Для получения дополнительной информации смотрите [Hastie и al.] и [Zadrozny].

Следующая оценка Используя квадратичное программирование

Оценка апостериорной вероятности с помощью квадратичного программирования требует лицензии Optimization Toolbox. Чтобы оценить апостериорные вероятности для наблюдения с помощью этого метода, программное обеспечение завершает эти шаги:

Оцените апостериорные вероятности положительного класса, _rj, для бинарных учеников j = 1..., L.
Используя отношение между _rj и ${\hat{p}}_{k}$ [Ву и al.], минимизировать

$\sum_{j = 1}^{L} {[- r_{j} \sum_{k = 1}^{K} {\hat{p}}_{k} I (m_{k j} = - 1) + (1 - r_{j}) \sum_{k = 1}^{K} {\hat{p}}_{k} I (m_{k j} = + 1)]}^{2}$
относительно ${\hat{p}}_{k}$ и ограничения

$\begin{array}{l} 0 \leq {\hat{p}}_{k} \leq 1 \\ \sum_{k} {\hat{p}}_{k} = 1. \end{array}$
Программное обеспечение выполняет использование минимизации quadprog (Optimization Toolbox).

Ссылки

[1] Allwein, E., Р. Шапайр и И. Зингер. “Уменьшая мультикласс до двоичного файла: подход объединения для поля classiﬁers”. Журнал Исследования Машинного обучения. Издание 1, 2000, стр 113–141.

[2] Dietterich, T. и Г. Бакири. “Решая задачи Изучения Мультикласса С помощью Выходных Кодов С коррекцией ошибок”. Журнал Исследования Искусственного интеллекта. Издание 2, 1995, стр 263–286.

[3] Escalera, S., О. Пуджол и П. Радева. “На процессе декодирования в троичных выходных кодах с коррекцией ошибок”. Транзакции IEEE согласно Анализу Шаблона и Искусственному интеллекту. Издание 32, Выпуск 7, 2010, стр 120–134.

[4] Escalera, S., О. Пуджол и П. Радева. “Отделимость троичных кодов для разреженных проектов выходных кодов с коррекцией ошибок”. Шаблон Recogn. Издание 30, Выпуск 3, 2009, стр 285–297.

[5] Hastie, T. и Р. Тибширэни. “Классификация Попарной Связью”. Летопись Статистики. Издание 26, Выпуск 2, 1998, стр 451–471.

[6] Ву, T. F. К. Дж. Лин и Р. Вэн. “Оценки вероятности для Классификации Мультиклассов Попарной Связью”. Журнал Исследования Машинного обучения. Издание 5, 2004, стр 975–1005.

[7] Zadrozny, B. “Уменьшая Мультикласс до Двоичного файла путем Связи Оценок Вероятности”. NIPS 2001: Продолжения Усовершенствований в Нейронных Системах обработки информации 14, 2001, стр 1041–1048.

Расширенные возможности

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

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

Установите 'UseParallel' поле структуры опций к true использование statset и задайте 'Options' аргумент пары "имя-значение" в вызове этой функции.

Например: 'Options',statset('UseParallel',true)

Для получения дополнительной информации смотрите 'Options' аргумент пары "имя-значение".

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

Темы

Введенный в R2016a

Документация

kfoldPredict

Синтаксис

Описание

Входные параметры

`CVMdl` — Перекрестный подтвержденный, модель ECOC, состоявшая из линейных моделей классификации
`ClassificationPartitionedLinearECOC` объект модели

Аргументы в виде пар имя-значение

`'BinaryLoss'` — Бинарная функция потерь ученика
`'hamming'` | `'linear'` | `'logit'` | `'exponential'` | `'binodeviance'` | `'hinge'` | `'quadratic'` | указатель на функцию

`'Decoding'` — Схема Decoding
`'lossweighted'` (значение по умолчанию) | `'lossbased'`

`'NumKLInitializations'` — Количество случайных начальных значений
0 (значение по умолчанию) | неотрицательное целое число

`'Options'` — Опции оценки
`[]` (значение по умолчанию) | массив структур, возвращенный `statset`

`'PosteriorMethod'` — Метод оценки апостериорной вероятности
`'kl'` (значение по умолчанию) | `'qp'`

`'Verbose'` — Уровень многословия
0 (значение по умолчанию) | `1`

Выходные аргументы

`NegLoss` — Перекрестный подтвержденный, отрицаемый, средние бинарные потери
числовой массив

`PBScore` — Перекрестный подтвержденный, баллы положительного класса
числовой массив

`Posterior` — Перекрестные подтвержденные следующие вероятности класса
числовой массив

Примеры

Предскажите Метки Перекрестной проверки k-сгиба

Задайте пользовательскую бинарную потерю

Оцените следующие вероятности класса

Больше о

Бинарная потеря

Алгоритмы

Следующая оценка Используя расхождение Kullback-Leibler

Следующая оценка Используя квадратичное программирование

Ссылки

Расширенные возможности

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

Смотрите также

Темы

Документация Statistics and Machine Learning Toolbox

Поддержка

Документация

kfoldPredict

Синтаксис

Описание

Входные параметры

CVMdl — Перекрестный подтвержденный, модель ECOC, состоявшая из линейных моделей классификации ClassificationPartitionedLinearECOC объект модели

Аргументы в виде пар имя-значение

'BinaryLoss' — Бинарная функция потерь ученика 'hamming' | 'linear' | 'logit' | 'exponential' | 'binodeviance' | 'hinge' | 'quadratic' | указатель на функцию

'Decoding' — Схема Decoding 'lossweighted' (значение по умолчанию) | 'lossbased'

'NumKLInitializations' — Количество случайных начальных значений0 (значение по умолчанию) | неотрицательное целое число

'Options' — Опции оценки [] (значение по умолчанию) | массив структур, возвращенный statset

'PosteriorMethod' — Метод оценки апостериорной вероятности 'kl' (значение по умолчанию) | 'qp'

'Verbose' — Уровень многословия0 (значение по умолчанию) | 1

Выходные аргументы

NegLoss — Перекрестный подтвержденный, отрицаемый, средние бинарные потери числовой массив

PBScore — Перекрестный подтвержденный, баллы положительного класса числовой массив

Posterior — Перекрестные подтвержденные следующие вероятности класса числовой массив

Примеры

Предскажите Метки Перекрестной проверки k-сгиба

Задайте пользовательскую бинарную потерю

Оцените следующие вероятности класса

Больше о

Бинарная потеря

Алгоритмы

Следующая оценка Используя расхождение Kullback-Leibler

Следующая оценка Используя квадратичное программирование

Ссылки

Расширенные возможности

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

Смотрите также

Темы

Документация Statistics and Machine Learning Toolbox

Поддержка

`CVMdl` — Перекрестный подтвержденный, модель ECOC, состоявшая из линейных моделей классификации
`ClassificationPartitionedLinearECOC` объект модели

`'BinaryLoss'` — Бинарная функция потерь ученика
`'hamming'` | `'linear'` | `'logit'` | `'exponential'` | `'binodeviance'` | `'hinge'` | `'quadratic'` | указатель на функцию

`'Decoding'` — Схема Decoding
`'lossweighted'` (значение по умолчанию) | `'lossbased'`

`'NumKLInitializations'` — Количество случайных начальных значений
0 (значение по умолчанию) | неотрицательное целое число

`'Options'` — Опции оценки
`[]` (значение по умолчанию) | массив структур, возвращенный `statset`

`'PosteriorMethod'` — Метод оценки апостериорной вероятности
`'kl'` (значение по умолчанию) | `'qp'`

`'Verbose'` — Уровень многословия
0 (значение по умолчанию) | `1`

`NegLoss` — Перекрестный подтвержденный, отрицаемый, средние бинарные потери
числовой массив

`PBScore` — Перекрестный подтвержденный, баллы положительного класса
числовой массив

`Posterior` — Перекрестные подтвержденные следующие вероятности класса
числовой массив

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