Exponenta Banner
exponenta event banner

updateMetricsAndFit

Обновите показатели производительности в линейной модели для пошагового обучения, данного новые данные, и обучите модель

свернуть все на странице

Синтаксис

Mdl = updateMetricsAndFit(Mdl,X,Y)
Mdl = updateMetricsAndFit(Mdl,X,Y,Name,Value)

Описание

Учитывая потоковую передачу данных, updateMetricsAndFit сначала оценивает эффективность сконфигурированной модели пошагового обучения для линейной регрессии (incrementalRegressionLinear объект) или линейная бинарная классификация (incrementalClassificationLinear объект) путем вызова updateMetrics на входящих данных. То updateMetricsAndFit подбирает модель к тем данным путем вызова fit. Другими словами, updateMetricsAndFit выполняет prequential evaluation, потому что он обрабатывает каждый входящий фрагмент данных как набор тестов и отслеживает показатели производительности, измеренные кумулятивно и по заданному окну [1].

updateMetricsAndFit обеспечивает простой способ обновить метрики производительности модели и обучить модель на каждом фрагменте данных. В качестве альтернативы можно выполнить операции отдельно путем вызова updateMetrics и затем fit, который допускает больше гибкости (например, можно решить, необходимо ли обучить основанное на модели на его эффективности на фрагменте данных).

пример

Mdl = updateMetricsAndFit(Mdl,X,Y) возвращает модель Mdl пошагового обучения, который является входной моделью Mdl пошагового обучения со следующими модификациями:

  1. updateMetricsAndFit измеряет производительность модели на входящем предикторе и данных об ответе, X и Y соответственно. Когда входной моделью является warm (Mdl.IsWarm true), updateMetricsAndFit перезаписи ранее вычислили метрики, сохраненные в Metrics свойство, с новыми значениями. В противном случае, updateMetricsAndFit хранилища NaN значения в Metrics вместо этого.

  2. updateMetricsAndFit подбирает модифицированную модель к входящим данным путем выполнения этой процедуры:

    1. Инициализируйте решатель настройками и линейным коэффициентом модели и сместите оценки входной модели Mdl.

    2. Подбирайте модель к данным и сохраните обновленные содействующие оценки и настройки в выходной модели Mdl.

Модели ввода и вывода имеют совпадающий тип данных.

пример

Mdl = updateMetricsAndFit(Mdl,X,Y,Name,Value) дополнительные опции использования заданы одним или несколькими аргументами пары "имя-значение". Например, можно указать, что столбцы матрицы данных предиктора соответствуют наблюдениям и устанавливают веса наблюдения.

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Создайте инкрементную линейную модель SVM по умолчанию для бинарной классификации.

Mdl = incrementalClassificationLinear()
Mdl = 
  incrementalClassificationLinear

            IsWarm: 0
           Metrics: [1x2 table]
        ClassNames: [1x0 double]
    ScoreTransform: 'none'
              Beta: [0x1 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. В каждой итерации:

  • Симулируйте поток данных путем обработки фрагмента 50 наблюдений.

  • Перезапишите предыдущую инкрементную модель с новой, адаптированной к входящему наблюдению.

  • Хранилище β1, 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

Mdl 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 β1 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')

Figure contains 2 axes. Axes 1 contains 2 objects of type line, constantline. Axes 2 contains 4 objects of type line, constantline. These objects represent Cumulative, Window.

График предлагает тот updateMetricsAndFit делает следующее:

  • Подгонки β1 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.

Скрипт Open Live Script

Обучите модель линейной регрессии при помощи fitrlinear, преобразуйте его в инкрементного ученика, отследите его эффективность и соответствуйте ему к потоковой передаче данных. Перенесите опции обучения от традиционного до пошагового обучения.

Загрузите и предварительно обработайте данные

Загрузите 2 015 наборов данных корпуса Нью-Йорк Сити и переставьте данные. Для получения дополнительной информации о данных смотрите, что Нью-Йорк Сити Открывает Данные. 

load NYCHousing2015
rng(1); % For reproducibility
n = size(NYCHousing2015,1);
idxshuff = randsample(n,n);
NYCHousing2015 = NYCHousing2015(idxshuff,:);

Предположим что данные, собранные из Манхэттена (BOROUGH= 1 ) был собран с помощью нового метода, который удваивает его качество. Создайте переменную веса, которая приписывает 2 наблюдениям, забранным из Манхэттена, и 1 ко всем другим наблюдениям.

n = size(NYCHousing2015,1);
NYCHousing2015.W = ones(n,1) + (NYCHousing2015.BOROUGH == 1);

Извлеките переменную отклика SALEPRICE из таблицы. Для числовой устойчивости масштабируйте SALEPRICE 1e6.

Y = NYCHousing2015.SALEPRICE/1e6;
NYCHousing2015.SALEPRICE = [];

Создайте фиктивные переменные матрицы из категориальных предикторов.

catvars = ["BOROUGH" "BUILDINGCLASSCATEGORY" "NEIGHBORHOOD"];
dumvarstbl = varfun(@(x)dummyvar(categorical(x)),NYCHousing2015,...
    'InputVariables',catvars);
dumvarmat = table2array(dumvarstbl);
NYCHousing2015(:,catvars) = [];

Обработайте все другие числовые переменные в таблице как линейные предикторы продажной цены. Конкатенируйте матрицу фиктивных переменных к остальной части данных о предикторе. Транспонируйте получившуюся матрицу предиктора.

idxnum = varfun(@isnumeric,NYCHousing2015,'OutputFormat','uniform');
X = [dumvarmat NYCHousing2015{:,idxnum}]';

Обучите модель линейной регрессии

Подбирайте модель линейной регрессии к случайной выборке половины данных.

idxtt = randsample([true false],n,true);
TTMdl = fitrlinear(X(:,idxtt),Y(idxtt),'ObservationsIn','columns',...
    'Weights',NYCHousing2015.W(idxtt))
TTMdl = 
  RegressionLinear
         ResponseName: 'Y'
    ResponseTransform: 'none'
                 Beta: [313x1 double]
                 Bias: 0.1116
               Lambda: 2.1977e-05
              Learner: 'svm'


  Properties, Methods

TTMdl RegressionLinear объект модели, представляющий традиционно обученную модель линейной регрессии.

Преобразуйте обученную модель

Преобразуйте традиционно обученную модель линейной регрессии в модель линейной регрессии для пошагового обучения.

IncrementalMdl = incrementalLearner(TTMdl)
IncrementalMdl = 
  incrementalRegressionLinear

               IsWarm: 1
              Metrics: [1x2 table]
    ResponseTransform: 'none'
                 Beta: [313x1 double]
                 Bias: 0.1116
              Learner: 'svm'


  Properties, Methods

Отследите показатели производительности и подбирайте модель

Выполните пошаговое обучение на остальной части данных при помощи updateMetrics и fit функции. В каждой итерации:

  1. Симулируйте поток данных путем обработки фрагмента 500 наблюдений.

  2. Вызовите updateMetricsAndFit обновить совокупный эпсилон и эпсилон окна нечувствительная потеря модели, учитывая входящий фрагмент наблюдений, и затем подбирать модель к данным. Перезапишите предыдущую инкрементную модель, чтобы обновить потери в Metrics свойство. Укажите, что наблюдения ориентированы в столбцах и задают веса наблюдения.

  3. Сохраните потери и в последний раз оцененный коэффициент β313.

% Preallocation
idxil = ~idxtt;
nil = sum(idxil);
numObsPerChunk = 500;
nchunk = floor(nil/numObsPerChunk);
ei = array2table(zeros(nchunk,2),'VariableNames',["Cumulative" "Window"]);
beta313 = [IncrementalMdl.Beta(end); zeros(nchunk,1)];
Xil = X(:,idxil);
Yil = Y(idxil);
Wil = NYCHousing2015.W(idxil);

% Incremental fitting
for j = 1:nchunk
    ibegin = min(nil,numObsPerChunk*(j-1) + 1);
    iend   = min(nil,numObsPerChunk*j);
    idx = ibegin:iend;
    IncrementalMdl = updateMetricsAndFit(IncrementalMdl,Xil(:,idx),Yil(idx),...
        'ObservationsIn','columns','Weights',Wil(idx));
    ei{j,:} = IncrementalMdl.Metrics{"EpsilonInsensitiveLoss",:};
    beta313(j + 1) = IncrementalMdl.Beta(end);
end

IncrementalMdl incrementalRegressionLinear объект модели, обученный на всех данных в потоке.

Постройте график трассировки показателей производительности и оцененного коэффициента β313.

figure;
subplot(2,1,1)
h = plot(ei.Variables);
xlim([0 nchunk]);
ylabel('Epsilon Insensitive Loss')
legend(h,ei.Properties.VariableNames)
subplot(2,1,2)
plot(beta313)
ylabel('\beta_{313}')
xlim([0 nchunk]);
xlabel('Iteration')

Figure contains 2 axes. Axes 1 contains 2 objects of type line. These objects represent Cumulative, Window. Axes 2 contains an object of type line.

Совокупная потеря постепенно изменяется с каждой итерацией (фрагмент 500 наблюдений), тогда как потеря окна переходит. Поскольку метрическое окно 200 по умолчанию, updateMetricsAndFit измеряет уровень на основе последних 200 наблюдений в каждых 500 фрагментах наблюдения.

β313 изменения, но выравнивается быстро, как fit фрагменты процессов наблюдений.

Входные параметры

свернуть все

Модель пошагового обучения, уровень которой измерен и затем модель, является подходящей к данным в виде incrementalClassificationLinear или incrementalRegressionLinear объект модели. Можно создать Mdl непосредственно или путем преобразования поддерживаемой, традиционно обученной модели машинного обучения использование incrementalLearner функция. Для получения дополнительной информации смотрите соответствующую страницу с описанием.

Если Mdl.IsWarm false, updateMetricsAndFit не отслеживает эффективность модели. Для получения дополнительной информации см. Алгоритмы.

Фрагмент данных о предикторе, с которыми можно измерить производительность модели и затем подбирать модель к в виде матрицы с плавающей точкой наблюдений n и Mdl.NumPredictors переменные предикторы. Значение 'ObservationsIn' аргумент пары "имя-значение" определяет ориентацию переменных и наблюдения.

Продолжительность наблюдения маркирует Y и количество наблюдений в X должно быть равным; Y (j) метка наблюдения j (строка или столбец) в X.

Примечание

  • Если Mdl.NumPredictors = 0, updateMetricsAndFit выводит количество предикторов от X, и устанавливает конгруэнтное свойство выходной модели. В противном случае, если количество переменных предикторов в данных о потоковой передаче изменяется от Mdl.NumPredictors, updateMetricsAndFit выдает ошибку.

  • updateMetricsAndFit поддержки только входные данные о предикторе с плавающей точкой. Если входная модель Mdl представляет конвертированное, традиционно обучил подгонку модели к категориальным данным, использовать dummyvar преобразовывать каждую категориальную переменную в числовую матрицу фиктивных переменных и конкатенировать все фиктивные переменные матрицы и любые другие числовые предикторы. Для получения дополнительной информации смотрите Фиктивные Переменные.

Типы данных: single | double

Фрагмент меток, с которыми можно измерить производительность модели и затем подбирать модель к в виде категориального, символа, или массива строк, логического или вектора с плавающей точкой или массива ячеек из символьных векторов для проблем классификации; или вектор с плавающей точкой для проблем регрессии.

Продолжительность наблюдения маркирует Y и количество наблюдений в X должно быть равным; Y (j) метка наблюдения j (строка или столбец) в X.

Для проблем классификации:

  • updateMetricsAndFit классификация двоичных файлов поддержек только.

  • Когда ClassNames свойство входной модели Mdl непусто, следующие условия применяются:

    • Если Y содержит метку, которая не является членом Mdl.ClassNames, updateMetricsAndFit выдает ошибку.

    • Тип данных Y и Mdl.ClassNames должно быть то же самое.

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

Примечание

  • Если наблюдение (предиктор или метка) или вес Weight содержит по крайней мере одно отсутствие (NaNЗначение, updateMetricsAndFit игнорирует наблюдение. Следовательно, updateMetricsAndFit использование меньше, чем наблюдения n, чтобы вычислить производительность модели.

  • Размер фрагмента n и гиперпараметр стохастического градиентного спуска (SGD) обрабатывает размер в пакетном режиме (Mdl.BatchSize) могут быть различные значения. Если n <Mdl.BatchSize, updateMetricsAndFit использует n доступные наблюдения, когда он применяет SGD.

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: 'ObservationsIn','columns','Weights',W указывает, что столбцы матрицы предиктора соответствуют наблюдениям и векторному W содержит веса наблюдения, чтобы применяться во время пошагового обучения.

Размерность наблюдения данных о предикторе в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'ObservationsIn' и 'columns' или 'rows'.

Типы данных: char | string

Фрагмент весов наблюдения в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'Weights' и вектор с плавающей точкой из положительных значений. updateMetricsAndFit взвешивает наблюдения в X с соответствующими значениями в Weights. Размер Weights должен равняться n, который является количеством наблюдений в X.

По умолчанию, Weights единицы (n,1).

Для получения дополнительной информации, включая схемы нормализации, смотрите Веса Наблюдения.

Типы данных: double | single

Выходные аргументы

свернуть все

Обновленная модель пошагового обучения, возвращенная как объект модели пошагового обучения совпадающего типа данных как входная модель Mdl, любой incrementalClassificationLinear или incrementalRegressionLinear.

Когда вы вызываете updateMetricsAndFit, следующие условия применяются:

  • Если модель не является теплой, updateMetricsAndFit не вычисляет показатели производительности. В результате Metrics свойство Mdl остается абсолютно составленным из NaN значения. Для получения дополнительной информации см. Алгоритмы.

  • Если Mdl.EstimationPeriod > 0, updateMetricsAndFit оценочные гиперпараметры с помощью первого Mdl.EstimationPeriod наблюдения передали ему; функция не обучает входное использование модели те данные. Однако, если входящий фрагмент наблюдений n больше или равен количеству наблюдений, остающихся в период оценки m, updateMetricsAndFit оценочные гиперпараметры с помощью первого n – наблюдения m, и подбирают входную модель к остающимся наблюдениям m. Следовательно, обновления программного обеспечения Beta и Bias свойства, свойства гиперпараметра и свойства ведения записей, такие как NumTrainingObservations.

Для проблем классификации, если ClassNames свойство входной модели Mdl пустой массив, updateMetricsAndFit устанавливает ClassNames свойство выходной модели Mdl к unique(Y).

Алгоритмы

свернуть все

Показатели производительности

  • updateMetricsAndFit метрики производительности модели дорожек, заданные метками строки таблицы в Mdl.Metrics, из новых данных, когда инкрементной моделью является warm (IsWarm свойством является true). Инкрементная модель является теплой после инкрементного подбора кривой, как updateMetricsAndFit, подбирает инкрементную модель к Mdl.MetricsWarmupPeriod наблюдения, который является metrics warm-up period.

    Если Mdl.EstimationPeriod > 0, updateMetricsAndFit оценочные гиперпараметры прежде, чем подбирать модель к данным. Поэтому функции должны обработать дополнительный EstimationPeriod наблюдения перед моделью запускают метрический период прогрева.

  • Metrics свойство инкрементной модели хранит две формы каждого показателя производительности как переменные (столбцы) таблицы, Cumulative и Window, с отдельными метриками в строках. Когда инкрементная модель является теплой, updateMetricsAndFit обновляет метрики на следующих частотах:

    • Cumulative — Функция вычисляет совокупные метрики начиная с запуска отслеживания производительности модели. Функция обновляет метрики каждый раз, когда вы вызываете функцию, и основывает вычисление на целом предоставленном наборе данных.

    • Window — Функция вычисляет метрики на основе всех наблюдений в окне, определенном Mdl.MetricsWindowSize свойство. Mdl.MetricsWindowSize также определяет частоту в который обновления программного обеспечения Window метрики. Например, если Mdl.MetricsWindowSize 20, функция вычисляет метрики на основе последних 20 наблюдений в данных, которыми снабжают (X((end – 20 + 1):end,:) и Y((end – 20 + 1):end)).

      Инкрементные функции, которые отслеживают показатели производительности в окне, используют следующий процесс:

      1. Для каждой заданной метрики сохраните буфер длины Mdl.MetricsWindowSize и буфер весов наблюдения.

      2. Заполните элементы метрического буфера с производительностью модели на основе пакетов входящих наблюдений и сохраните соответствующие веса наблюдений в буфере весов.

      3. Когда буфер заполнен, перезапись Mdl.Metrics.Window со средневзвешенной эффективностью в метрическом окне. Если буфер переполнен когда функциональные процессы пакет наблюдений, последнего входящего Mdl.MetricsWindowSize наблюдения вводят буфер, и самые ранние наблюдения удалены из буфера. Например, предположите Mdl.MetricsWindowSize 20, метрический буфер имеет 10 значений от ранее обработанного пакета, и поступают 15 значений. Чтобы составить длину 20 окон, функция использует измерения от 15 входящих наблюдений и последние 5 измерений от предыдущего пакета.

Веса наблюдения

Для проблем классификации, если предшествующее вероятностное распределение класса известно (другими словами, предшествующее распределение не является эмпирическим), updateMetricsAndFit нормирует веса наблюдения, чтобы суммировать к предшествующим вероятностям класса в соответствующих классах. Это действие подразумевает, что веса наблюдения являются соответствующими предшествующими вероятностями класса по умолчанию.

Для проблем регрессии или если предшествующее вероятностное распределение класса является эмпирическим, программное обеспечение нормирует заданные веса наблюдения, чтобы суммировать к 1 каждому разу, когда вы вызываете updateMetricsAndFit.

Ссылки

[1] Bifet, Альберт, Ricard Gavaldá, Джеффри Холмс и Бернхард Пфарингер. Machine Learning for Data Streams with Practical Example in MOA. Кембридж, MA: нажатие MIT, 2007.

Расширенные возможности

Смотрите также

Объекты

Функции

Темы

Введенный в R2020b

Документация Statistics and Machine Learning Toolbox

Поддержка