Потери классификации реституции для многоклассовой модели выходных кодов с коррекцией ошибок (ECOC)
возвращает классификационные потери путем реподституции (L
= resubLoss(Mdl
)L
) для многоклассовой модели выходных кодов с коррекцией ошибок (ECOC) Mdl
использование обучающих данных, хранящихся в Mdl.X
и соответствующие метки классов, хранящиеся в Mdl.Y
. По умолчанию, resubLoss
использует ошибку классификации для вычисления L
.
Классификационные потери (L
) - это мера качества обобщения или реституции. Его интерпретация зависит от функции потерь и схемы взвешивания, но в целом лучшие классификаторы дают меньшие значения классификационных потерь.
возвращает потери классификации с дополнительными опциями, заданными одним или несколькими аргументами пары "имя-значение". Для примера можно задать функцию потерь, схему декодирования и уровень подробностей.L
= resubLoss(Mdl
,Name,Value
)
[1] Allwein, E., R. Schapire, and Y. Singer. «Сокращение многоклассового числа до двоичного: Унифицирующий подход к маржинальным classifiers». Журнал исследований машинного обучения. Том 1, 2000, стр. 113-141.
[2] Эскалера, С., О. Пужоль, и П. Радева. «О процессе декодирования в троичных выходных кодах с исправлением ошибок». Транзакции IEEE по шаблонному анализу и машинному анализу. Том 32, Выпуск 7, 2010, стр. 120-134.
[3] Эскалера, С., О. Пужоль, и П. Радева. «Разделяемость троичных кодов для разреженных проектов выходных кодов с исправлением ошибок». Pattern Recogn (Повторный вызов шаблона). Том 30, Выпуск 3, 2009, стр. 285-297.
ClassificationECOC
| fitcecoc
| loss
| predict
| resubPredict