Exponenta Banner

resubPredict

Классифицируйте наблюдения на классификатор машины опорных векторов (SVM)

свернуть все на странице

Синтаксис

label = resubPredict(SVMModel)
[label,Score] = resubPredict(SVMModel)

Описание

пример

label = resubPredict(SVMModel) возвращает вектор из предсказанных меток класса (label) для обученного классификатора машины опорных векторов (SVM) SVMModel использование данных о предикторе SVMModel.X.

пример

[label,Score] = resubPredict(SVMModel) дополнительно возвращает меры по вероятности класса, или баллы или апостериорные вероятности.

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Загрузите ionosphere набор данных.

load ionosphere

Обучите классификатор SVM. Стандартизируйте данные и задайте тот 'g' положительный класс.

SVMModel = fitcsvm(X,Y,'ClassNames',{'b','g'},'Standardize',true);

SVMModel ClassificationSVM классификатор.

Предскажите метки обучающей выборки и баллы. Отобразите результаты для первых 10 наблюдений.

[label,score] = resubPredict(SVMModel);
table(Y(1:10),label(1:10),score(1:10,2),'VariableNames',...
    {'TrueLabel','PredictedLabel','Score'})
ans=10×3 table
    TrueLabel    PredictedLabel     Score 
    _________    ______________    _______

      {'g'}          {'g'}          1.4861
      {'b'}          {'b'}         -1.0002
      {'g'}          {'g'}          1.8686
      {'b'}          {'b'}         -2.6456
      {'g'}          {'g'}          1.2806
      {'b'}          {'b'}         -1.4617
      {'g'}          {'g'}          2.1671
      {'b'}          {'b'}         -5.7089
      {'g'}          {'g'}          2.4796
      {'b'}          {'b'}         -2.7812
Скрипт Open Live Script

Загрузите ionosphere набор данных.

load ionosphere

Обучите классификатор SVM. Стандартизируйте данные и задайте тот 'g' положительный класс.

SVMModel = fitcsvm(X,Y,'ClassNames',{'b','g'},'Standardize',true);

SVMModel ClassificationSVM классификатор.

Соответствуйте оптимальному счету к функции преобразования апостериорной вероятности.

rng(1); % For reproducibility
ScoreSVMModel = fitPosterior(SVMModel)
ScoreSVMModel = 
  ClassificationSVM
             ResponseName: 'Y'
    CategoricalPredictors: []
               ClassNames: {'b'  'g'}
           ScoreTransform: '@(S)sigmoid(S,-9.481840e-01,-1.218721e-01)'
          NumObservations: 351
                    Alpha: [90x1 double]
                     Bias: -0.1343
         KernelParameters: [1x1 struct]
                       Mu: [1x34 double]
                    Sigma: [1x34 double]
           BoxConstraints: [351x1 double]
          ConvergenceInfo: [1x1 struct]
          IsSupportVector: [351x1 logical]
                   Solver: 'SMO'


  Properties, Methods

Поскольку классы неотделимы, функция преобразования счета (ScoreSVMModel.ScoreTransform) сигмоидальная функция.

Оцените баллы и положительные апостериорные вероятности класса для обучающих данных. Отобразите результаты для первых 10 наблюдений.

[label,scores] = resubPredict(SVMModel);
[~,postProbs] = resubPredict(ScoreSVMModel);
table(Y(1:10),label(1:10),scores(1:10,2),postProbs(1:10,2),'VariableNames',...
    {'TrueLabel','PredictedLabel','Score','PosteriorProbability'})
ans=10×4 table
    TrueLabel    PredictedLabel     Score     PosteriorProbability
    _________    ______________    _______    ____________________

      {'g'}          {'g'}          1.4861           0.82215      
      {'b'}          {'b'}         -1.0002           0.30439      
      {'g'}          {'g'}          1.8686           0.86917      
      {'b'}          {'b'}         -2.6456          0.084197      
      {'g'}          {'g'}          1.2806           0.79185      
      {'b'}          {'b'}         -1.4617           0.22026      
      {'g'}          {'g'}          2.1671           0.89814      
      {'b'}          {'b'}         -5.7089         0.0050106      
      {'g'}          {'g'}          2.4796           0.92223      
      {'b'}          {'b'}         -2.7812          0.074801

Входные параметры

свернуть все

Полный, обученный классификатор SVM в виде ClassificationSVM модель, обученная с fitcsvm.

Выходные аргументы

свернуть все

Предсказанные метки класса, возвращенные как категориальное или символьный массив, логический или числовой вектор или массив ячеек из символьных векторов.

Предсказанные метки класса имеют следующее:

  • Совпадающий тип данных как наблюдаемый класс помечает (SVMModel.Y)

  • Длина, равная количеству строк в SVMModel.X

Для изучения одного класса, label содержит один класс, представленный в SVMModel.Y.

Предсказанные баллы класса или апостериорные вероятности, возвращенные как числовой вектор-столбец или числовая матрица.

  • Для изучения одного класса, Score вектор-столбец с одинаковым числом строк как SVMModel.X. Элементами является положительная музыка класса к соответствующим наблюдениям. Вы не можете получить апостериорные вероятности для изучения одного класса.

  • Для изучения 2D класса, Score матрица 2D столбца с одинаковым числом строк как SVMModel.X.

    • Если вы соответствуете оптимальному счету к использованию функции преобразования апостериорной вероятности fitPosterior или fitSVMPosterior, затем Score содержит апостериорные вероятности класса. Таким образом, если значение SVMModel.ScoreTransform не none, затем первые и вторые столбцы Score содержите отрицательный класс (SVMModel.ClassNames{1}) и положительный класс (SVMModel.ClassNames{2}) апостериорные вероятности для соответствующих наблюдений, соответственно.

    • В противном случае первый столбец содержит отрицательные оценки класса, и второй столбец содержит положительные оценки класса для соответствующих наблюдений.

Если SVMModel.KernelParameters.Function 'linear', затем классификационная оценка для наблюдения x

f(x)=(x/s)′β+b.

SVMModel хранилища β, b и s в свойствах Beta, Bias, и KernelParameters.Scale, соответственно.

Чтобы оценить классификационные оценки вручную, необходимо сначала применить любые преобразования к данным о предикторе, которые были применены во время обучения. А именно, если вы задаете 'Standardize',true при использовании fitcsvm, затем необходимо стандартизировать данные о предикторе вручную при помощи среднего SVMModel.Mu и стандартное отклонение SVMModel.Sigma, и затем разделите результат на шкалу ядра в SVMModel.KernelParameters.Scale.

Все функции SVM, такой как resubPredict и predict, примените любое необходимое преобразование перед оценкой.

Если SVMModel.KernelParameters.Function не 'linear', затем Beta isempty).

Больше о

свернуть все

Классификационная оценка

classification score SVM для классификации наблюдения x является расстоянием со знаком от x до контура решения в пределах от - ∞ к + ∞. Положительный счет к классу указывает, что x предсказан, чтобы быть в том классе. Отрицательный счет указывает в противном случае.

Положительная классификационная оценка класса f(x) обученная функция классификации SVM. f(x) также числовой предсказанный ответ для x или счет к предсказанию x в положительный класс.

f(x)=∑j=1nαjyjG(xj,x)+b,

где (α1,...,αn,b) предполагаемые параметры SVM, G(xj,x) скалярное произведение на пробеле предиктора между x и векторами поддержки, и сумма включает наблюдения набора обучающих данных. Отрицательная классификационная оценка класса для x или счет к предсказанию x в отрицательный класс, является –f (x).

Если G (xj, x) = xj ′x (линейное ядро), то функция счета уменьшает до

f(x)=(x/s)′β+b.

s является шкалой ядра, и β является вектором из подходящих линейных коэффициентов.

Для получения дополнительной информации смотрите Машины опорных векторов Понимания.

Апостериорная вероятность

posterior probability является вероятностью, что наблюдение принадлежит конкретного класса, учитывая данные.

Для SVM апостериорная вероятность является функцией счета P (s), что наблюдение j находится в классе k = {-1,1}.

  • Для отделимых классов апостериорная вероятность является ступенчатой функцией

    P(sj)={0;s<maxyk=−1skπ;maxyk=−1sk≤sj≤minyk=+1sk1;sj>minyk=+1sk,

    где:

    • sj является счетом наблюдения j.

    • +1 и –1 обозначают положительные и отрицательные классы, соответственно.

    • π является априорной вероятностью, что наблюдение находится в положительном классе.

  • Для неотделимых классов апостериорная вероятность является сигмоидальной функцией

    P(sj)=11+exp(Asj+B),

    где параметры A и B являются наклоном и прерывают параметры, соответственно.

Априорная вероятность

prior probability класса является принятой относительной частотой, с которой наблюдения от того класса происходят в населении.

Советы

  • Если вы используете линейную модель SVM для классификации, и модель имеет много векторов поддержки, то использование resubPredict для предсказания метод может быть медленным. Чтобы эффективно классифицировать наблюдения на основе линейной модели SVM, удалите векторы поддержки из объекта модели при помощи discardSupportVectors.

Алгоритмы

  • По умолчанию и независимо от функции ядра модели, MATLAB® использует двойное представление функции счета, чтобы классифицировать наблюдения на основе обученных моделей SVM в частности

    f^(x)=∑j=1nα^jyjG(x,xj)+b^.

    Этот метод предсказания требует обученных векторов поддержки и коэффициентов α (см. SupportVectors и Alpha свойства модели SVM).

  • По умолчанию программное обеспечение вычисляет оптимальные апостериорные вероятности с помощью метода Платта [1]:

    1. Выполните 10-кратную перекрестную проверку.

    2. Соответствуйте сигмоидальным параметрам функции к баллам, возвращенным в перекрестную проверку.

    3. Оцените апостериорные вероятности путем ввода баллов перекрестной проверки в подходящую сигмоидальную функцию.

  • Программное обеспечение включает априорные вероятности в целевую функцию SVM во время обучения.

  • Для SVM, predict и resubPredict классифицируйте наблюдения в класс, дающий к самому большому счету (самая большая апостериорная вероятность). Программное обеспечение составляет misclassification затраты путем применения коррекции средней стоимости перед обучением классификатор. Таким образом, учитывая класс предшествующий векторный P, misclassification матрица стоимости C и вектор веса наблюдения w, программное обеспечение задает новый вектор из весов наблюдения (W), таким образом что

    Wj=wjPj∑k=1KCjk.

Ссылки

[1] Платт, J. “Вероятностные выходные параметры для машин опорных векторов и сравнений с упорядоченными методами вероятности”. Усовершенствования в Больших Граничных Классификаторах. Нажатие MIT, 1999, стр 61–74.

Смотрите также

| | | | |

Введенный в R2014a

Документация Statistics and Machine Learning Toolbox

Поддержка