В этом примере показано, как использовать сжатый рабочий процесс, чтобы реализовать пошаговое обучение для бинарной классификации с prequential оценкой. А именно, этот пример делает следующее:
Создайте модель пошагового обучения по умолчанию для бинарной классификации.
Симулируйте поток данных с помощью цикла for, который питает маленькие фрагменты наблюдений к алгоритму пошагового обучения.
Для каждого фрагмента используйте updateMetricsAndFit измерять производительность модели, учитывая входящие данные, и затем подбирать модель к тем данным.
Mdl = incrementalClassificationLinear()
Mdl =
incrementalClassificationLinear
IsWarm: 0
Metrics: [1×2 table]
ClassNames: [1×0 double]
ScoreTransform: 'none'
Beta: [0×1 double]
Bias: 0
Learner: 'svm'
Properties, Methods
Mdl incrementalClassificationLinear объект модели. Все его свойства только для чтения.
Mdl должно быть подходящим к данным, прежде чем можно будет использовать их, чтобы выполнить любые другие операции.
Загрузите набор данных деятельности человека. Случайным образом переставьте данные.
load humanactivity n = numel(actid); rng(1); % For reproducibility idx = randsample(n,n); X = feat(idx,:); Y = actid(idx);
Для получения дополнительной информации на наборе данных, введите Description в командной строке.
Ответы могут быть одним из пяти классов: Нахождение, Положение, Обход, Выполнение или Танец. Разделите пополам ответ путем идентификации, перемещается ли предмет (actid > 2).
Y = Y > 2;
Подбирайте инкрементную модель к обучающим данным при помощи updateMetricsAndfit функция. Симулируйте поток данных путем обработки фрагментов 50 наблюдений за один раз. В каждой итерации:
Процесс 50 наблюдений.
Перезапишите предыдущую инкрементную модель с новой, адаптированной к входящему наблюдению.
Хранилище , совокупные метрики и метрики окна, чтобы видеть, как они развиваются во время пошагового обучения.
% Preallocation numObsPerChunk = 50; nchunk = floor(n/numObsPerChunk); ce = array2table(zeros(nchunk,2),'VariableNames',["Cumulative" "Window"]); beta1 = zeros(nchunk,1); % Incremental fitting for j = 1:nchunk ibegin = min(n,numObsPerChunk*(j-1) + 1); iend = min(n,numObsPerChunk*j); idx = ibegin:iend; Mdl = updateMetricsAndFit(Mdl,X(idx,:),Y(idx)); ce{j,:} = Mdl.Metrics{"ClassificationError",:}; beta1(j + 1) = Mdl.Beta(1); end
IncrementalMdl incrementalClassificationLinear объект модели, обученный на всех данных в потоке. Во время пошагового обучения и после того, как модель подогревается, updateMetricsAndFit проверяет эффективность модели на входящем наблюдении, и затем подбирает модель к тому наблюдению.
Чтобы видеть, как показатели производительности и развитый во время обучения, постройте их на отдельных подграфиках.
figure; subplot(2,1,1) plot(beta1) ylabel('\beta_1') xlim([0 nchunk]); xline(Mdl.EstimationPeriod/numObsPerChunk,'r-.'); subplot(2,1,2) h = plot(ce.Variables); xlim([0 nchunk]); ylabel('Classification Error') xline(Mdl.EstimationPeriod/numObsPerChunk,'r-.'); xline((Mdl.EstimationPeriod + Mdl.MetricsWarmupPeriod)/numObsPerChunk,'g-.'); legend(h,ce.Properties.VariableNames) xlabel('Iteration')
График предлагает тот updateMetricsAndFit делает следующее:
Подгонка во время всех итераций пошагового обучения
Вычислите показатели производительности после метрического периода прогрева только.
Вычислите совокупные метрики во время каждой итерации.
Вычислите метрики окна после обработки 500 наблюдений.