Документация

Mdl = fitcgam(Tbl,ResponseVarName) возвращает обобщенную аддитивную модель Mdl обученное использование выборочных данных содержится в таблице Tbl. Входной параметр ResponseVarName имя переменной в Tbl это содержит метки класса для бинарной классификации.

Mdl = fitcgam(Tbl,formula) использует аргумент formula спецификации модели задавать метки класса и переменные предикторы в Tbl. Можно задать подмножество переменных предикторов и периоды взаимодействия для переменных предикторов при помощи formula.

Mdl = fitcgam(Tbl,Y) использует переменные предикторы в таблице Tbl и класс помечает в векторном Y.

Mdl = fitcgam(X,Y) использует предикторы в матричном X и класс помечает в векторном Y.

Mdl = fitcgam(___,Name,Value) задает опции с помощью одного или нескольких аргументов значения имени в дополнение к любой из комбинаций входных аргументов в предыдущих синтаксисах. Например, 'Interactions',5 задает, чтобы включать пять периодов взаимодействия в модель. Можно также задать список периодов взаимодействия с помощью 'Interactions' аргумент значения имени.

Примеры

Обучите обобщенную аддитивную модель

Обучите одномерную обобщенную аддитивную модель, которая содержит линейные члены для предикторов. Затем интерпретируйте предсказание для заданного экземпляра данных при помощи plotLocalEffects функция.

Загрузите ionosphere набор данных. Этот набор данных имеет 34 предиктора, и 351 бинарный ответ для радара возвращается, любой плохо ('b') или хороший ('g').

load ionosphere

Обучите одномерный GAM, который идентифицирует, плох ли радарный возврат ('b') или хороший ('g').

Mdl = fitcgam(X,Y)

Mdl = 
  ClassificationGAM
             ResponseName: 'Y'
    CategoricalPredictors: []
               ClassNames: {'b'  'g'}
           ScoreTransform: 'logit'
                Intercept: 2.2715
          NumObservations: 351


  Properties, Methods

Mdl ClassificationGAM объект модели. Отображение модели показывает частичный список свойств модели. Чтобы просмотреть полный список свойств, дважды кликните имя переменной Mdl в Рабочей области. Редактор Переменных открывается для Mdl. В качестве альтернативы можно отобразить свойства в Командном окне при помощи записи через точку. Например, отобразите порядок класса Mdl.

classOrder = Mdl.ClassNames

classOrder = 2x1 cell
    {'b'}
    {'g'}

Классифицируйте первое наблюдение за обучающими данными и постройте локальные эффекты условий в Mdl на предсказании.

label = predict(Mdl,X(1,:))

label = 1x1 cell array
    {'g'}

plotLocalEffects(Mdl,X(1,:))

Figure contains an axes. The axes with title Local Effects Plot contains an object of type bar.

predict функция классифицирует первое наблюдение X(1,:) как 'g'. plotLocalEffects функция создает горизонтальный столбчатый график, который показывает локальные эффекты 10 самых важных условий на предсказании. Каждое локальное значение эффекта показывает вклад каждого термина к классификационной оценке для 'g', который является логитом апостериорной вероятности, что классификацией является 'g' для наблюдения.

Обучите GAM с периодами взаимодействия

Обучите обобщенную аддитивную модель, которая содержит линейные члены и периоды взаимодействия для предикторов тремя различными способами:

Задайте периоды взаимодействия с помощью formula входной параметр.
Задайте 'Interactions' аргумент значения имени.
Создайте модель с линейными членами сначала и добавьте периоды взаимодействия в модель при помощи addInteractions функция.

Загрузите ирисовый набор данных Фишера. Составьте таблицу, которая содержит наблюдения для versicolor и virginica.

load fisheriris
inds = strcmp(species,'versicolor') | strcmp(species,'virginica');
tbl = array2table(meas(inds,:),'VariableNames',["x1","x2","x3","x4"]);
tbl.Y = species(inds,:);

Задайте formula

Обучите GAM, который содержит эти четыре линейных члена (x1x2 , x3, и x4) и два периода взаимодействия (x1*x2 и x2*x3). Задайте условия с помощью формулы в форме 'Y ~ terms'.

Mdl1 = fitcgam(tbl,'Y ~ x1 + x2 + x3 + x4 + x1:x2 + x2:x3');

Функция добавляет периоды взаимодействия в модель в порядке важности. Можно использовать Interactions свойство проверять периоды взаимодействия в модель и порядок, в который fitcgam добавляет их в модель. Отобразите Interactions свойство.

Mdl1.Interactions

Каждая строка Interactions представляет один период взаимодействия и содержит индексы столбца переменных предикторов в течение периода взаимодействия.

Задайте 'Interactions'

Передайте обучающие данные (tbl) и имя переменной отклика в tbl к fitcgam, так, чтобы функция включала линейные члены для всех других переменных как предикторы. Задайте 'Interactions' аргумент значения имени с помощью логической матрицы, чтобы включать эти два периода взаимодействия, x1*x2 и x2*x3.

Mdl2 = fitcgam(tbl,'Y','Interactions',logical([1 1 0 0; 0 1 1 0]));
Mdl2.Interactions

Можно также задать 'Interactions' как номер периодов взаимодействия или как 'all' включать все доступные периоды взаимодействия. Среди заданных периодов взаимодействия, fitcgam идентифицирует тех, p-значения которых не больше 'MaxPValue' значение и добавляет их в модель. 'MaxPValue' по умолчанию 1 так, чтобы функция добавила все заданные периоды взаимодействия в модель.

Задайте 'Interactions','all' и набор 'MaxPValue' аргумент значения имени к 0,01.

Mdl3 = fitcgam(tbl,'Y','Interactions','all','MaxPValue',0.01);
Mdl3.Interactions

Mdl3 включает пять из шести доступных пар периодов взаимодействия.

Используйте addInteractions Функция

Обучите одномерный GAM, который содержит линейные члены для предикторов, и затем добавьте периоды взаимодействия в обученную модель при помощи addInteractions функция. Задайте второй входной параметр addInteractions таким же образом вы задаете 'Interactions' аргумент значения имени fitcgam. Можно задать список периодов взаимодействия с помощью логической матрицы, номера периодов взаимодействия или 'all'.

Задайте номер периодов взаимодействия как 5, чтобы добавить пять самых важных периодов взаимодействия в обученную модель.

Mdl4 = fitcgam(tbl,'Y');
UpdatedMdl4 = addInteractions(Mdl4,5);
UpdatedMdl4.Interactions

Mdl4 одномерный GAM и UpdatedMdl4 обновленный GAM, который содержит все условия в Mdl4 и пять дополнительных периодов взаимодействия.

Создайте перекрестный подтвержденный GAM Используя `fitcgam`

Обучите перекрестный подтвержденный GAM с 10 сгибами, который является опцией перекрестной проверки по умолчанию, при помощи fitcgam. Затем используйте kfoldPredict предсказать класс помечает для наблюдений сгиба валидации с помощью модели, обученной на наблюдениях учебного сгиба.

load ionosphere

Создайте перекрестный подтвержденный GAM при помощи опции перекрестной проверки по умолчанию. Задайте 'CrossVal' аргумент значения имени как 'on'.

rng('default') % For reproducibility
CVMdl = fitcgam(X,Y,'CrossVal','on')

CVMdl = 
  ClassificationPartitionedGAM
    CrossValidatedModel: 'GAM'
         PredictorNames: {1x34 cell}
           ResponseName: 'Y'
        NumObservations: 351
                  KFold: 10
              Partition: [1x1 cvpartition]
      NumTrainedPerFold: [1x1 struct]
             ClassNames: {'b'  'g'}
         ScoreTransform: 'logit'


  Properties, Methods

fitcgam функция создает ClassificationPartitionedGAM объект модели CVMdl с 10 сгибами. Во время перекрестной проверки программное обеспечение завершает эти шаги:

Случайным образом разделите данные в 10 наборов.
Для каждого набора зарезервируйте набор как данные о валидации и обучите модель с помощью других 9 наборов.
Сохраните 10 компактных, обученных моделей в векторе ячейки 10 на 1 в Trained свойство перекрестного подтвержденного объекта модели ClassificationPartitionedGAM.

Можно заменить установку перекрестной проверки по умолчанию при помощи 'CVPartition', 'Holdout', 'KFold', или 'Leaveout' аргумент значения имени.

Классифицируйте наблюдения на X при помощи kfoldPredict. Функция предсказывает метки класса для каждого наблюдения с помощью модели, обученной без того наблюдения.

label = kfoldPredict(CVMdl);

Создайте матрицу беспорядка, чтобы сравнить истинные классы наблюдений к их предсказанным меткам.

C = confusionchart(Y,label);

Figure contains an object of type ConfusionMatrixChart.

Вычислите ошибку классификации.

L = kfoldLoss(CVMdl)

L = 0.0712

Среднее значение misclassification уровень более чем 10 сгибов составляет приблизительно 7%.

Оптимизируйте перекрестный подтвержденный GAM Используя `bayesopt`

Оптимизируйте параметры GAM относительно перекрестной проверки при помощи bayesopt функция.

Загрузите 1 994 данных о переписи, хранимых в census1994.mat. Набор данных состоит из демографических данных Бюро переписи США, чтобы предсказать, передает ли индивидуум 50 000$ в год. Задача классификации состоит в том, чтобы подобрать модель, которая предсказывает категорию зарплаты людей, учитывая их возраст, рабочий класс, образовательный уровень, семейное положение, гонку, и так далее.

load census1994

census1994 содержит обучающий набор данных adultdata и тестовые данные устанавливают adulttest. Уменьшать время выполнения для этого примера, поддемонстрационных 500 учебных наблюдений от adultdata при помощи datasample функция.

rng('default')
NumSamples = 5e2;
adultdata = datasample(adultdata,NumSamples,'Replace',false);

Подготовьте optimizableVariable объекты для аргументов значения имени, что вы хотите оптимизировать использующую Байесовую оптимизацию. Этот пример находит оптимальные значения для MaxNumSplitsPerPredictor и NumTreesPerPredictor аргументы fitcgam.

maxNumSplits = optimizableVariable('maxNumSplits',[1,10],'Type','integer');
numTrees = optimizableVariable('numTrees',[1,500],'Type','integer');

Создайте целевую функцию, которая берет вход z = [maxNumSplits,numTrees] и возвращает перекрестное подтвержденное значение потерь z.

minfun = @(z)kfoldLoss(fitcgam(adultdata,'salary','CrossVal','on', ...
    'MaxNumSplitsPerPredictor',z.maxNumSplits, ...
    'NumTreesPerPredictor',z.numTrees));

Если вы задаете опцию перекрестной проверки ('CrossVal','on'), затем fitcgam функция возвращает перекрестный подтвержденный объект модели ClassificationPartitionedGAM. kfoldLoss функция возвращает потерю классификации, полученную перекрестной подтвержденной моделью. Поэтому указатель на функцию minfun вычисляет потерю перекрестной проверки в параметрах в z.

Ищите лучшие параметры [maxNumSplits,numTrees] использование bayesopt. Для воспроизводимости выберите 'expected-improvement-plus' функция приобретения. Функция приобретения по умолчанию зависит от времени выполнения и, поэтому, может дать различные результаты.

results = bayesopt(minfun,[maxNumSplits,numTrees],'Verbose',0, ...
    'IsObjectiveDeterministic',true, ...
    'AcquisitionFunctionName','expected-improvement-plus');

Получите лучшую точку из results.

zbest = bestPoint(results)

zbest=1×2 table
    maxNumSplits    numTrees
    ____________    ________

         1            123

Обучите оптимизированный GAM с помощью zbest значения.

Mdl = fitcgam(adultdata,'salary', ...
    'MaxNumSplitsPerPredictor',zbest.maxNumSplits, ...
    'NumTreesPerPredictor',zbest.numTrees);

Входные параметры

`Tbl` — Выборочные данные
таблица

Выборочные данные раньше обучали модель в виде таблицы. Каждая строка Tbl соответствует одному наблюдению, и каждый столбец соответствует одному переменному предиктору. Многостолбцовые переменные и массивы ячеек кроме массивов ячеек из символьных векторов не позволены.

Опционально, Tbl может содержать столбец для переменной отклика и столбец для весов наблюдения.
- Переменная отклика должна быть категориальным, символом, или массивом строк, логическим или числовым вектором или массивом ячеек из символьных векторов. Хорошая практика должна задать порядок классов в переменной отклика при помощи 'ClassNames' аргумент значения имени.
- Столбец для весов должен быть числовым вектором.
Необходимо задать переменную отклика в Tbl при помощи ResponseVarName или formula и задайте веса наблюдения в Tbl при помощи 'Weights'.
- Задайте переменную отклика при помощи ResponseVarName — fitcgam использует остающиеся переменные в качестве предикторов. Использовать подмножество остающихся переменных в Tbl как предикторы, задайте переменные предикторы при помощи 'PredictorNames'.
- Задайте спецификацию модели при помощи formula — fitcgam использует подмножество переменных в Tbl как переменные предикторы и переменная отклика, как задано в formula.
Если Tbl не содержит переменную отклика, затем задает переменную отклика при помощи Y. Длина переменной отклика Y и количество строк в Tbl должно быть равным. Использовать подмножество переменных в Tbl как предикторы, задайте переменные предикторы при помощи 'PredictorNames'.

fitcgam рассматривает NaN, '' (пустой символьный вектор), "" (пустая строка), <missing>, и <undefined> значения в Tbl быть отсутствующими значениями.

fitcgam не использует наблюдения со всеми отсутствующими значениями в подгонке.
fitcgam не использует наблюдения с недостающими значениями отклика в подгонке.
fitcgam наблюдения использования с некоторыми отсутствующими значениями для предикторов, чтобы найти разделения на переменных, для которых эти наблюдения имеют допустимые значения.

Типы данных: table

`ResponseVarName` — Имя переменной отклика
имя переменной в `Tbl`

Имя переменной отклика в виде вектора символов или строкового скаляра, содержащего имя переменной отклика в Tbl. Например, если переменная отклика Y хранится в Tbl.Y, затем задайте его как 'Y'.

Типы данных: char | string

`formula` — Спецификация модели
вектор символов | строковый скаляр

Спецификация модели в виде вектора символов или строкового скаляра в форме 'Y ~ terms'. formula аргумент задает переменную отклика и линейные члены и периоды взаимодействия для переменных предикторов. Используйте formula задавать подмножество переменных в Tbl как предикторы для обучения модель. Если вы задаете формулу, то программное обеспечение не использует переменных в Tbl это не появляется в formula.

Например, задайте 'Y~x1+x2+x3+x1:x2'. В этой форме, Y представляет переменную отклика и x1x2 , и x3 представляйте линейные члены для переменных предикторов. x1:x2 представляет период взаимодействия для x1 и x2.

Имена переменных в формуле должны быть оба именами переменных в Tbl (Tbl.Properties.VariableNames) и допустимые идентификаторы MATLAB^®. Можно проверить имена переменных в Tbl при помощи isvarname функция. Если имена переменных не допустимы, то можно преобразовать их при помощи matlab.lang.makeValidName функция.

В качестве альтернативы можно задать переменную отклика и линейные члены для предикторов с помощью formula, и задайте периоды взаимодействия для предикторов с помощью 'Interactions'.

fitcgam создает набор деревьев взаимодействия, использующих только термины, p которых - значения не больше 'MaxPValue' значение.

Пример: 'Y~x1+x2+x3+x1:x2'

Типы данных: char | string

`Y` — Метки класса
категориальный массив | символьный массив | массив строк | логический вектор | числовой вектор | массив ячеек из символьных векторов

Класс помечает в виде категориального, символа, или массива строк, логического или числового вектора или массива ячеек из символьных векторов. Каждая строка Y представляет классификацию соответствующей строки X или Tbl.

Хорошая практика должна задать порядок классов при помощи 'ClassNames' аргумент значения имени.

fitcgam рассматривает NaN, '' (пустой символьный вектор), "" (пустая строка), <missing>, и <undefined> значения в Y быть отсутствующими значениями. fitcgam не использует наблюдения с недостающими значениями отклика в подгонке.

`X` — Данные о предикторе
числовая матрица

Данные о предикторе в виде числовой матрицы. Каждая строка X соответствует одному наблюдению, и каждый столбец соответствует одному переменному предиктору.

fitcgam рассматривает NaN значения в X как отсутствующие значения. Функция не использует наблюдения со всеми отсутствующими значениями в подгонке. fitcgam наблюдения использования с некоторыми отсутствующими значениями для X найти разделения на переменных, для которых эти наблюдения имеют допустимые значения.

Типы данных: single | double

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: 'Interactions','all','MaxPValue',0.05 задает, чтобы включать все доступные периоды взаимодействия, p которых - значения не больше 0.05.

Опции GAM

`'InitialLearnRateForInteractions'` — Начальная скорость обучения повышения градиента в течение многих периодов взаимодействия
1 (значение по умолчанию) | числовой скаляр в (0,1]

Начальная скорость обучения повышения градиента в течение многих периодов взаимодействия в виде числового скаляра в интервале (0,1].

Для каждой повышающей итерации для деревьев взаимодействия, fitcgam начинает соответствовать начальной скорости обучения. Функциональные половины скорость обучения, пока это не находит уровень, который улучшает подгонку модели.

Обучение модель с помощью небольшой скорости обучения требует большего количества итераций изучения, но часто достигает лучшей точности.

Для получения дополнительной информации о повышении градиента, смотрите, что Градиент Повышает Алгоритм.

Пример: 'InitialLearnRateForInteractions',0.1

Типы данных: single | double

`'InitialLearnRateForPredictors'` — Начальная скорость обучения повышения градиента для линейных членов
1 (значение по умолчанию) | числовой скаляр в (0,1]

Начальная скорость обучения повышения градиента для линейных членов в виде числового скаляра в интервале (0,1].

Для каждой повышающей итерации для деревьев предиктора, fitcgam начинает соответствовать начальной скорости обучения. Функциональные половины скорость обучения, пока это не находит уровень, который улучшает подгонку модели.

Для получения дополнительной информации о повышении градиента, смотрите, что Градиент Повышает Алгоритм.

Пример: 'InitialLearnRateForPredictors',0.1

Типы данных: single | double

`'Interactions'` — Номер или список периодов взаимодействия
0 (значение по умолчанию) | неотрицательный целочисленный скаляр | логическая матрица | `'all'`

Номер или список периодов взаимодействия, чтобы включать в кандидата устанавливают S в виде неотрицательного целочисленного скаляра, логической матрицы или 'all'.

Номер периодов взаимодействия в виде неотрицательного целого числа — S включает конкретное количество важных периодов взаимодействия, выбранных на основе p - значения условий.
Список периодов взаимодействия в виде логической матрицы — S включает условия, заданные t- p логическая матрица, где t номер периодов взаимодействия и p количество предикторов, используемых, чтобы обучить модель. Например, logical([1 1 0; 0 1 1]) представляет две пары периодов взаимодействия: пара первых и вторых предикторов и пара вторых и третьих предикторов.
Если fitcgam использует подмножество входных переменных как предикторы, затем функция индексирует предикторы с помощью только подмножество. Таким образом, индексы столбца логической матрицы не считают переменные веса ответа и наблюдения. Индексы также не считают переменные не используемыми функцией.
'all' — S включает все возможные пары периодов взаимодействия, который является p*(p – 1)/2 количество условий всего.

Среди периодов взаимодействия в S, fitcgam функция идентифицирует тех, p которых - значения не больше 'MaxPValue' значение и использует их, чтобы создать набор деревьев взаимодействия. Используйте значение по умолчанию ('MaxPValue', 1) создавать деревья взаимодействия, использующие все термины в S.

Пример: 'Interactions','all'

Типы данных: single | double | logical | char | string

`'MaxNumSplitsPerInteraction'` — Максимальное количество решения разделяет на дерево взаимодействия
4 (значения по умолчанию) | положительный целочисленный скаляр

Максимальное количество разделений решения (или узлы ветви) для каждого дерева взаимодействия (повышенное дерево в течение периода взаимодействия) в виде положительного целочисленного скаляра.

Пример: 'MaxNumSplitsPerInteraction',5

Типы данных: single | double

`'MaxNumSplitsPerPredictor'` — Максимальное количество решения разделяет на дерево предиктора
1 (значение по умолчанию) | положительный целочисленный скаляр

Максимальное количество разделений решения (или узлы ветви) для каждого дерева предиктора (повышенное дерево для линейного члена) в виде положительного целочисленного скаляра. По умолчанию, fitcgam использует пень для дерева предиктора.

Пример: 'MaxNumSplitsPerPredictor',5

Типы данных: single | double

`'MaxPValue'` — Максимальный p - значение для обнаружения периодов взаимодействия
1 (значение по умолчанию) | числовой скаляр в [0,1]

Максимальный p - значение для обнаружения периодов взаимодействия в виде числового скаляра в интервале [0,1].

fitcgam сначала находит, что кандидат установил S периодов взаимодействия от formula или 'Interactions'. Затем функция идентифицирует периоды взаимодействия, p которых - значения не больше 'MaxPValue' значение и использует их, чтобы создать набор деревьев взаимодействия.

Значение по умолчанию ('MaxPValue',1) деревья взаимодействия сборок в течение всех периодов взаимодействия в кандидате устанавливают S.

Для получения дополнительной информации об обнаружении периодов взаимодействия, смотрите Обнаружение Периода взаимодействия.

Пример: 'MaxPValue',0.05

Типы данных: single | double

`'NumBins'` — Количество интервалов для числовых предикторов
256 (значение по умолчанию) | положительный целочисленный скаляр | `[]` пустой

Количество интервалов для числовых предикторов в виде положительного целочисленного скаляра или [] пустой.

Если вы задаете 'NumBins' значение как положительный целочисленный скаляр (numBinsто fitcgam интервалы каждый числовой предиктор в в большей части numBins равновероятные интервалы, и затем выращивают деревья на индексах интервала вместо исходных данных.
- Количество интервалов может быть меньше numBins если предиктор имеет меньше, чем numBins уникальные значения.
- fitcgam не делает интервала категориальные предикторы.
Если 'NumBins' значение пусто ([]то fitcgam не делает интервала никакие предикторы.

Когда вы используете большой обучающий набор данных, эта опция раскладывания ускоряет обучение, но может вызвать уменьшение в точности. Можно сначала использовать значение по умолчанию 'NumBins', и затем измените значение в зависимости от точности и учебной скорости.

Обученная модель Mdl хранит границы интервала в BinEdges свойство.

Пример: 'NumBins',50

Типы данных: single | double

`'NumTreesPerInteraction'` — Количество деревьев в период взаимодействия
100 (значений по умолчанию) | положительный целочисленный скаляр

Количество деревьев в период взаимодействия в виде положительного целочисленного скаляра.

'NumTreesPerInteraction' значение эквивалентно количеству итераций повышения градиента в течение периодов взаимодействия для предикторов. Для каждой итерации, fitcgam добавляет набор деревьев взаимодействия к модели, одного дерева в течение каждого периода взаимодействия. Чтобы узнать об алгоритме повышения градиента, смотрите, что Градиент Повышает Алгоритм.

Можно определить, имеет ли подобранная модель конкретное количество деревьев путем просмотра диагностического сообщения, отображенного когда 'Verbose' 1 или 2, или путем проверки ReasonForTermination значение свойства модели Mdl.

Пример: 'NumTreesPerInteraction',500

Типы данных: single | double

`'NumTreesPerPredictor'` — Количество деревьев на линейный член
300 (значений по умолчанию) | положительный целочисленный скаляр

Количество деревьев на линейный член в виде положительного целочисленного скаляра.

'NumTreesPerPredictor' значение эквивалентно количеству итераций повышения градиента для линейных членов для предикторов. Для каждой итерации, fitcgam добавляет набор деревьев предиктора к модели, одного дерева для каждого предиктора. Чтобы узнать об алгоритме повышения градиента, смотрите, что Градиент Повышает Алгоритм.

Пример: 'NumTreesPerPredictor',500

Типы данных: single | double

Другие опции классификации

`'CategoricalPredictors'` — Категориальный список предикторов
вектор из положительных целых чисел | логический вектор | символьная матрица | массив строк | массив ячеек из символьных векторов | `'all'`

Категориальные предикторы перечисляют в виде одного из значений в этой таблице.

Значение	Описание
Вектор из положительных целых чисел	Каждая запись в векторе является значением индекса, соответствующим столбцу данных о предикторе, которые содержат категориальную переменную. Значения индекса между 1 и `p`, где `p` количество предикторов, используемых, чтобы обучить модель. Если `fitcgam` использует подмножество входных переменных как предикторы, затем функция индексирует предикторы с помощью только подмножество. `'CategoricalPredictors'` значения не считают переменную отклика, переменную веса наблюдения и любые другие переменные, которые не использует функция.
Логический вектор	`true` запись означает, что соответствующий столбец данных о предикторе является категориальной переменной. Длиной вектора является `p`.
Символьная матрица	Каждая строка матрицы является именем переменного предиктора. Имена должны совпадать с записями в `PredictorNames`. Заполните имена дополнительными пробелами, таким образом, каждая строка символьной матрицы имеет ту же длину.
Массив строк или массив ячеек из символьных векторов	Каждым элементом в массиве является имя переменного предиктора. Имена должны совпадать с записями в `PredictorNames`.
`'all'`	Все предикторы являются категориальными.

По умолчанию, если данные о предикторе находятся в таблице (Tbl), fitcgam принимает, что переменная является категориальной, если это - логический вектор, неупорядоченный категориальный вектор, символьный массив, массив строк или массив ячеек из символьных векторов. Если данные о предикторе являются матрицей (X), fitcgam принимает, что все предикторы непрерывны. Чтобы идентифицировать любые другие предикторы как категориальные предикторы, задайте их при помощи 'CategoricalPredictors' аргумент значения имени.

Пример: 'CategoricalPredictors','all'

`'ClassNames'` — Имена классов, чтобы использовать для обучения
категориальный массив | символьный массив | массив строк | логический вектор | числовой вектор | массив ячеек из символьных векторов

Имена классов, чтобы использовать для обучения в виде категориального, символа или массива строк; логический или числовой вектор; или массив ячеек из символьных векторов. ClassNames должен иметь совпадающий тип данных как переменную отклика в Tbl или Y.

Если ClassNames символьный массив, затем каждый элемент должен соответствовать одной строке массива.

Используйте ClassNames к:

Задайте порядок классов во время обучения.
Задайте порядок любой размерности аргумента ввода или вывода, которая соответствует порядку класса. Например, используйте ClassNames задавать порядок размерностей Cost или порядок следования столбцов классификационных оценок, возвращенных predict.
Выберите подмножество классов для обучения. Например, предположите что набор всех отличных имен классов в Y {'a','b','c'}. Обучать модель с помощью наблюдений от классов 'a' и 'c' только, задайте 'ClassNames',{'a','c'}.

Значение по умолчанию для ClassNames набор всех отличных имен классов в переменной отклика в Tbl или Y.

Пример: 'ClassNames',{'b','g'}

`'Cost'` — Misclassification стоится
[0 1; 1 0] (значение по умолчанию) | числовая матрица 2 на 2 | структура

Стоимость Misclassification точки в виде одного из следующего:

Числовая матрица 2 на 2, где Cost(i,j) стоимость классификации точки в класс j если его истинным классом является i (то есть, строки соответствуют истинному классу, и столбцы соответствуют предсказанному классу). Чтобы задать класс заказывают для соответствующих строк и столбцов Cost, установите 'ClassNames' аргумент значения имени.
Структуры с двумя полями: S.ClassNames, который содержит названия группы как переменную совпадающего типа данных как переменная отклика в Tbl или Y; и S.ClassificationCosts, который содержит матрицу стоимости.

Пример: 'Cost',[0 2; 1 0]

Типы данных: single | double | struct

`'NumPrint'` — Количество итераций между диагностическими распечатками сообщения
10 (значение по умолчанию) | неотрицательный целочисленный скаляр

Количество итераций между диагностическими распечатками сообщения в виде неотрицательного целочисленного скаляра. Этот аргумент допустим только, когда вы задаете 'Verbose' как 1.

Если вы задаете 'Verbose',1 и 'NumPrint',numPrint, затем программное обеспечение отображается, диагностика передает каждый numPrint итерации в Командном окне.

Пример: 'NumPrint',500

Типы данных: single | double

`'PredictorNames'` — Имена переменного предиктора
массив строк уникальных имен | массив ячеек уникальных векторов символов

Переменный предиктор называет в виде массива строк уникальных имен или массива ячеек уникальных векторов символов. Функциональность PredictorNames зависит от способа, которым вы снабжаете обучающими данными.

Если вы предоставляете X и Y, затем можно использовать PredictorNames присваивать имена к переменным предикторам в X.
- Порядок имен в PredictorNames должен соответствовать порядку следования столбцов X. Таким образом, PredictorNames{1} имя X(:,1), PredictorNames{2} имя X(:,2), и так далее. Кроме того, size(X,2) и numel(PredictorNames) должно быть равным.
- По умолчанию, PredictorNames {'x1','x2',...}.
Если вы предоставляете Tbl, затем можно использовать PredictorNames выбрать который переменные предикторы использовать в обучении. Таким образом, fitcgam использование только переменные предикторы в PredictorNames и переменная отклика во время обучения.
- PredictorNames должно быть подмножество Tbl.Properties.VariableNames и не может включать имя переменной отклика.
- По умолчанию, PredictorNames содержит имена всех переменных предикторов.
- Хорошая практика должна задать предикторы для обучения с помощью любого 'PredictorNames' или formula, но не то и другое одновременно.

Пример: 'PredictorNames',{'SepalLength','SepalWidth','PetalLength','PetalWidth'}

Типы данных: string | cell

`'Prior'` — Априорные вероятности
`'empirical'` (значение по умолчанию) | `'uniform'` | вектор из скалярных значений | структура

Априорные вероятности для каждого класса в виде одного из следующего:

Вектор символов или строковый скаляр.
- 'empirical' определяет вероятности класса из частот класса в переменной отклика в Y или Tbl. Если вы передаете веса наблюдения, fitcgam использует веса, чтобы вычислить вероятности класса.
- 'uniform' наборы все вероятности класса, чтобы быть равным.
Вектор (одно скалярное значение для каждого класса). Чтобы задать класс заказывают для соответствующих элементов 'Prior', установите 'ClassNames' аргумент значения имени.
Структуры с двумя полями.
- S.ClassNames содержит имена классов как переменную того же типа как переменная отклика в Y или Tbl.
- S.ClassProbs содержит вектор из соответствующих вероятностей.

fitcgam нормирует веса в каждом классе ('Weights') составить в целом значение априорной вероятности соответствующего класса.

Пример: 'Prior','uniform'

Типы данных: char | string | single | double | struct

`'ResponseName'` — Имя переменной отклика
`'Y'` (значение по умолчанию) | вектор символов | строковый скаляр

Имя переменной отклика в виде вектора символов или строкового скаляра.

Если вы предоставляете Y, затем можно использовать 'ResponseName' задавать имя для переменной отклика.
Если вы предоставляете ResponseVarName или formula, затем вы не можете использовать 'ResponseName'.

Пример: 'ResponseName','response'

Типы данных: char | string

`'ScoreTransform'` — Выиграйте преобразование
`'logit'` (значение по умолчанию) | `'none'` | указатель на функцию |...

Выиграйте преобразование в виде встроенного имени функции преобразования или указателя на функцию.

Эта таблица суммирует доступные преобразования счета. Задайте тот с помощью его соответствующего вектора символов или строкового скаляра.

Значение	Описание
`'doublelogit'`	1/(1 + e ^–2x)
`'invlogit'`	журнал (x / (1 – x))
`'ismax'`	Устанавливает счет к классу с самым большим счетом к 1 и устанавливает музыку ко всем другим классам к 0
`'logit'`	1/(1 + e ^–x)
`'none'` или `'identity'`	x (никакое преобразование)
`'sign'`	– 1 для x <0 0 для x = 0 1 для x> 0
`'symmetric'`	2x – 1
`'symmetricismax'`	Устанавливает счет к классу с самым большим счетом к 1 и устанавливает музыку ко всем другим классам к –1
`'symmetriclogit'`	2/(1 + e ^–x) – 1

Для функции MATLAB или функции вы задаете, используете ее указатель на функцию для счета, преобразовывают. Указатель на функцию должен принять матрицу (исходные баллы) и возвратить матрицу, одного размера (преобразованные баллы).

Этот аргумент определяет выходной расчет счета для объектных функций такой как predict, margin, и edge. Используйте 'logit' (значение по умолчанию), чтобы вычислить апостериорные вероятности и использовать 'none' вычислить логит апостериорных вероятностей.

Пример: 'ScoreTransform','none'

Типы данных: char | string | function_handle

`'Verbose'` — Уровень многословия
0 (значение по умолчанию) | `1`| 2

Уровень многословия в виде 0, 1, или 2. Verbose значение управляет объемом информации, который программное обеспечение отображает в Командном окне.

Эта таблица суммирует доступные опции уровня многословия.

Значение	Описание
0	Программное обеспечение не отображает информации.
1	Программное обеспечение отображается, диагностика передает каждый `numPrint` итерации, где `numPrint` `'NumPrint'` значение.
2	Программное обеспечение отображает диагностические сообщения в каждой итерации.

Каждая линия диагностических сообщений показывает информацию о каждой повышающей итерации и включает следующие столбцы:

Type — Тип обученных деревьев, 1D (деревья предиктора или повышенные деревья для линейных членов для предикторов) или 2D (деревья взаимодействия или повышенные деревья в течение многих периодов взаимодействия для предикторов)
NumTrees — Количество деревьев на линейный член или период взаимодействия это fitcgam добавленный к модели до сих пор
Deviance — Отклонение модели
RelTol — Относительное изменение предсказаний модели: ${({\hat{y}}_{k} - {\hat{y}}_{k - 1})}^{'} ({\hat{y}}_{k} - {\hat{y}}_{k - 1}) / {\hat{y}}_{k}^{'} {\hat{y}}_{k}$ , где ${\hat{y}}_{k}$ вектор-столбец предсказаний модели в итерации k
LearnRate — Скорость обучения используется для текущей итерации

Пример: 'Verbose',1

Типы данных: single | double

`'Weights'` — Веса наблюдения
`ones(size(X,1),1)` (значение по умолчанию) | вектор из скалярных значений | имя переменной в `Tbl`

Веса наблюдения в виде вектора из скалярных значений или имени переменной в Tbl. Программное обеспечение взвешивает наблюдения в каждой строке X или Tbl с соответствующим значением в Weights. Размер Weights должен равняться количеству строк в X или Tbl.

Если вы задаете входные данные как таблицу Tbl, затем Weights может быть имя переменной в Tbl это содержит числовой вектор. В этом случае необходимо задать Weights как вектор символов или строковый скаляр. Например, если вектор весов W хранится в Tbl.W, затем задайте его как 'W'.

fitcgam нормирует веса в каждом классе, чтобы составить в целом значение априорной вероятности соответствующего класса.

Типы данных: single | double | char | string

Опции перекрестной проверки

`'CrossVal'` — Отметьте, чтобы обучить перекрестную подтвержденную модель
`'off'` (значение по умолчанию) | `'on'`

Отметьте, чтобы обучить перекрестную подтвержденную модель в виде 'on' или 'off'.

Если вы задаете 'on', затем программное обеспечение обучает перекрестную подтвержденную модель с 10 сгибами.

Можно заменить эту установку перекрестной проверки с помощью 'CVPartition', 'Holdout', 'KFold', или 'Leaveout' аргумент значения имени. Можно использовать только один аргумент значения имени перекрестной проверки за один раз, чтобы создать перекрестную подтвержденную модель.

В качестве альтернативы перекрестный подтвердите после создания модели путем передачи Mdl к crossval.

Пример: 'Crossval','on'

`'CVPartition'` — Раздел перекрестной проверки
`[]` (значение по умолчанию) | `cvpartition` объект раздела

Раздел перекрестной проверки в виде cvpartition объект раздела, созданный cvpartition. Объект раздела задает тип перекрестной проверки и индексации для наборов обучения и валидации.

Чтобы создать перекрестную подтвержденную модель, можно задать только один из этих четырех аргументов значения имени: CVPartition, Holdout, KFold, или Leaveout.

Пример: Предположим, что вы создаете случайный раздел для 5-кратной перекрестной проверки на 500 наблюдениях при помощи cvp = cvpartition(500,'KFold',5). Затем можно задать перекрестную подтвержденную модель при помощи 'CVPartition',cvp.

`'Holdout'` — Часть данных для валидации затяжки
скалярное значение в области значений (0,1)

Часть данных, используемых для валидации затяжки в виде скалярного значения в области значений (0,1). Если вы задаете 'Holdout',p, затем программное обеспечение завершает эти шаги:

Случайным образом выберите и зарезервируйте p*100% из данных как данные о валидации, и обучают модель с помощью остальной части данных.
Сохраните компактную, обученную модель в Trained свойство перекрестной подтвержденной модели.

Пример: 'Holdout',0.1

Типы данных: double | single

`'KFold'` — Количество сгибов
10 (значение по умолчанию) | положительное целочисленное значение, больше, чем 1

Количество сгибов, чтобы использовать в перекрестной подтвержденной модели в виде положительного целочисленного значения, больше, чем 1. Если вы задаете 'KFold',k, затем программное обеспечение завершает эти шаги:

Случайным образом разделите данные в k наборы.
Для каждого набора зарезервируйте набор как данные о валидации и обучите модель с помощью другого k – 1 набор.
Сохраните k компактные, обученные модели в k- 1 вектор ячейки в Trained свойство перекрестной подтвержденной модели.

Пример: 'KFold',5

Типы данных: single | double

`'Leaveout'` — Флаг перекрестной проверки "Пропускает один"
`'off'` (значение по умолчанию) | `'on'`

Флаг перекрестной проверки "Пропускает один" в виде 'on' или 'off'. Если вы задаете 'Leaveout','on', затем для каждого из наблюдений n (где n является количеством наблюдений, исключая недостающие наблюдения, заданные в NumObservations свойство модели), программное обеспечение завершает эти шаги:

Зарезервируйте одно наблюдение как данные о валидации и обучите модель с помощью другого n – 1 наблюдение.
Сохраните n компактные, обученные модели в n-by-1 вектор ячейки в Trained свойство перекрестной подтвержденной модели.

Пример: 'Leaveout','on'

Выходные аргументы

`Mdl` — Обученная обобщенная аддитивная модель
`ClassificationGAM` объект модели | `ClassificationPartitionedGAM` перекрестный подтвержденный объект модели

Обученная обобщенная аддитивная модель, возвращенная как один из объектов модели в этой таблице.

Объект модели	Опции перекрестной проверки, чтобы обучить объект модели	Способы классифицировать наблюдения Используя объект модели
`ClassificationGAM`	'none'	Использование `predict` классифицировать новые наблюдения и использование `resubPredict` классифицировать учебные наблюдения.
`ClassificationPartitionedGAM`	Задайте `KFold`, `Holdout`, `Leaveout`, `CrossVal`, или `CVPartition`	Использование `kfoldPredict` классифицировать наблюдения это `fitcgam` протягивает во время обучения. `kfoldPredict` предсказывает метку класса для каждого наблюдения при помощи модели, обученной без того наблюдения.

К ссылочным свойствам Mdl, используйте запись через точку. Например, введите Mdl.Interactions в Командном окне, чтобы отобразить периоды взаимодействия в Mdl.

Больше о

Обобщенная аддитивная модель (GAM) для бинарной классификации

Обобщенная аддитивная модель (GAM) является поддающейся толкованию моделью, которая объясняет баллы класса (логит вероятностей класса) использование суммы одномерных и двумерных функций формы предикторов.

fitcgam использует повышенное дерево в качестве функции формы для каждого предиктора и, опционально, каждой пары предикторов; поэтому, функция может получить нелинейное отношение между предиктором и переменной отклика. Поскольку вклады отдельных функций формы к предсказанию (классификационная оценка) хорошо разделяются, модель легко интерпретировать.

Стандартный GAM использует одномерную функцию формы для каждого предиктора.

$\begin{array}{l} y ~ B i n o m i a l (n, μ) \\ g (μ) = \log \frac{μ}{1 - μ} = c + f_{1} (x_{1}) + f_{2} (x_{2}) + \dots + f_{p} (x_{p}), \end{array}$

где y является переменной отклика, которая следует за биномиальным распределением с вероятностью успеха (вероятность положительного класса) μ в наблюдениях n. g (μ) является функцией ссылки логита, и c является точкой пересечения (постоянный) термин. _fi (_xi) является одномерной функцией формы для i th предиктор, который является повышенным деревом для линейного члена для предиктора (дерево предиктора).

Можно включать взаимодействия между предикторами в модели путем добавления двумерных функций формы важных периодов взаимодействия к модели.

$g (μ) = c + f_{1} (x_{1}) + f_{2} (x_{2}) + \dots + f_{p} (x_{p}) + \sum_{i, j \in {1, 2, \dots, p}} f_{i j} (x_{i} x_{j}),$

где _fij (_xi _xj) является двумерной функцией формы для i th и j th предикторы, который является повышенным деревом в течение периода взаимодействия для предикторов (дерево взаимодействия).

fitcgam находит важные периоды взаимодействия на основе p - значения F - тесты. Для получения дополнительной информации смотрите Обнаружение Периода взаимодействия.

Отклонение

Отклонение является обобщением остаточной суммы квадратов. Это измеряет качество подгонки по сравнению с влажной моделью.

Отклонение подобранной модели является дважды различием между логарифмической правдоподобностью модели и влажной модели:

- 2 (logL - log_Ls),

где L и _Ls являются вероятностями подобранной модели и влажной модели, соответственно. Влажная модель является моделью с максимальным количеством параметров, которые можно оценить.

fitcgam использует отклонение, чтобы измерить совершенство подгонки модели и находит скорость обучения, которая уменьшает отклонение в каждой итерации. Задайте 'Verbose' как 1 или 2, чтобы отобразить отклонение и скорость обучения в Командном окне.

Алгоритмы