Exponenta Banner

kfoldMargin

Поля классификации для перекрестной подтвержденной модели ECOC

свернуть все на странице

Синтаксис

margin = kfoldMargin(CVMdl)
margin = kfoldMargin(CVMdl,Name,Value)

Описание

пример

margin = kfoldMargin(CVMdl) возвращает поля классификации, полученные перекрестной подтвержденной моделью ECOC (ClassificationPartitionedECOC) CVMdl. Для каждого сгиба, kfoldMargin вычисляет поля классификации для наблюдений сгиба валидации с помощью модели ECOC, обученной на наблюдениях учебного сгиба. CVMdl.X содержит оба набора наблюдений.

пример

margin = kfoldMargin(CVMdl,Name,Value) возвращает поля классификации с дополнительными опциями, заданными одним или несколькими аргументами пары "имя-значение". Например, задайте бинарную функцию потерь ученика, декодируя схему или уровень многословия.

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Загрузите ирисовый набор данных Фишера. Задайте данные о предикторе X, данные об ответе Y, и порядок классов в Y.

load fisheriris
X = meas;
Y = categorical(species);
classOrder = unique(Y);
rng(1); % For reproducibility

Обучите и перекрестный подтвердите модель ECOC с помощью двоичных классификаторов машины опорных векторов (SVM). Стандартизируйте данные о предикторе с помощью шаблона SVM и задайте порядок класса.

t = templateSVM('Standardize',1);
CVMdl = fitcecoc(X,Y,'CrossVal','on','Learners',t,'ClassNames',classOrder);

CVMdl ClassificationPartitionedECOC модель. По умолчанию программное обеспечение реализует 10-кратную перекрестную проверку. Можно задать различное количество сгибов с помощью 'KFold' аргумент пары "имя-значение".

Оцените поля для наблюдений сгиба валидации. Отобразите распределение полей с помощью коробчатой диаграммы.

margin = kfoldMargin(CVMdl);

boxplot(margin)
title('Distribution of Margins')

Скрипт Open Live Script

Один способ выполнить выбор признаков состоит в том, чтобы сравнить поля перекрестной проверки от многоуровневых моделей. Базирующийся только на этом критерии, классификатор с самыми большими полями является лучшим классификатором.

Загрузите ирисовый набор данных Фишера. Задайте данные о предикторе X, данные об ответе Y, и порядок классов в Y.

load fisheriris
X = meas;
Y = categorical(species);
classOrder = unique(Y); % Class order
rng(1); % For reproducibility

Задайте следующие два набора данных.

  • fullX содержит все предикторы.

  • partX содержит лепестковые размерности. 

fullX = X;
partX = X(:,3:4);

Для каждого набора предиктора обучите и перекрестный подтвердите модель ECOC с помощью двоичных классификаторов SVM. Стандартизируйте предикторы с помощью шаблона SVM и задайте порядок класса.

t = templateSVM('Standardize',1);
CVMdl = fitcecoc(fullX,Y,'CrossVal','on','Learners',t,...
    'ClassNames',classOrder);
PCVMdl = fitcecoc(partX,Y,'CrossVal','on','Learners',t,...
    'ClassNames',classOrder);

CVMdl и PCVMdl ClassificationPartitionedECOC модели. По умолчанию программное обеспечение реализует 10-кратную перекрестную проверку.

Оцените поля для каждого классификатора. Используйте основанное на потере декодирование для агрегации бинарных результатов ученика. Для каждой модели отобразите распределение полей с помощью коробчатой диаграммы.

fullMargins = kfoldMargin(CVMdl,'Decoding','lossbased');
partMargins = kfoldMargin(PCVMdl,'Decoding','lossbased');

boxplot([fullMargins partMargins],'Labels',{'All Predictors','Two Predictors'})
title('Distributions of Margins')

Граничные распределения являются приблизительно тем же самым.

Входные параметры

свернуть все

Перекрестная подтвержденная модель ECOC в виде ClassificationPartitionedECOC модель. Можно создать ClassificationPartitionedECOC модель двумя способами:

  • Передайте обученную модель ECOC (ClassificationECOC) к crossval.

  • Обучите использование модели ECOC fitcecoc и задайте любой из этих аргументов пары "имя-значение" перекрестной проверки: 'CrossVal', 'CVPartition', 'Holdout', 'KFold', или 'Leaveout'.

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: kfoldMargin(CVMdl,'Verbose',1) задает, чтобы отобразить диагностические сообщения в Командном окне.

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

  • Эта таблица описывает встроенные функции, 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.

    ЗначениеОписаниеОбласть счетаg (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 (2sj – 1)] 2/2

    Программное обеспечение нормирует бинарные потери так, чтобы потеря была 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 имеет 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.

BinaryLoss по умолчанию значение зависит от областей значений счета, возвращенных бинарными учениками. Эта таблица описывает некоторый BinaryLoss по умолчанию значения на основе данных предположений.

ПредположениеЗначение по умолчанию
Все бинарные ученики являются SVMs или или линейный или модели классификации ядер учеников SVM.'hinge'
Все бинарные ученики являются ансамблями, обученными AdaboostM1 или GentleBoost.'exponential'
Все бинарные ученики являются ансамблями, обученными LogitBoost.'binodeviance'
Все бинарные ученики линейны или модели классификации ядер учеников логистической регрессии. Или, вы задаете, чтобы предсказать апостериорные вероятности класса установкой 'FitPosterior',true \in fitcecoc.'quadratic'

Чтобы проверять значение по умолчанию, используйте запись через точку, чтобы отобразить BinaryLoss свойство обученной модели в командной строке.

Пример: 'BinaryLoss','binodeviance'

Типы данных: char | string | function_handle

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'

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).

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

свернуть все

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

Больше о

свернуть все

Поле классификации

classification margin, для каждого наблюдения, различия между отрицательной потерей для истинного класса и максимальной отрицательной потерей среди ложных классов. Если поля находятся по той же шкале, то они служат мерой по доверию классификации. Среди нескольких классификаторов те, которые дают к большим полям, лучше.

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.

  • 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,

k^=argmink∑j=1L|mkj|g(mkj,sj).

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

k^=argmink∑j=1L|mkj|g(mkj,sj)∑j=1L|mkj|.

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).

ЗначениеОписаниеОбласть счетаg (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 (2sj – 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.

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] 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.

[3] 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.

Расширенные возможности

Смотрите также

| | | | | |

Темы

Введенный в R2014b

Документация Statistics and Machine Learning Toolbox

Поддержка