Документация

label = resubPredict(Mdl) возвращает вектор предсказанных меток классов (label) для обученного многоклассового выхода кодов с коррекцией ошибок (ECOC) Mdl использование данных предиктора, хранящихся в Mdl.X.

Программа предсказывает классификацию наблюдения путем присвоения наблюдения классу, получая наибольшие отрицательные средние двоичные потери (или, что эквивалентно, наименьшие средние двоичные потери).

label = resubPredict(Mdl,Name,Value) возвращает предсказанные метки классов с дополнительными опциями, заданными одним или несколькими аргументами пары "имя-значение". Для примера задайте апостериорный метод оценки вероятностей, схему декодирования или уровень подробностей.

[label,NegLoss,PBScore] = resubPredict(___) использует любой из комбинаций входных аргументов в предыдущих синтаксисах и дополнительно возвращает отрицательные средние значения двоичные потери за класс (NegLoss) для наблюдений и счетов положительного класса (PBScore) для наблюдений, классифицированных каждым двоичным учеником.

[label,NegLoss,PBScore,Posterior] = resubPredict(___) дополнительно возвращает апостериорные оценки вероятностей классов для наблюдений (Posterior).

Чтобы получить апостериорные вероятности классов, вы должны задать 'FitPosterior',true при обучении модели ECOC используя fitcecoc. В противном случае, resubPredict выдает ошибку.

Примеры

Предсказание меток обучающих данных с помощью модели ECOC

Загрузите набор данных радужки Фишера. Задайте данные предиктора X, данные отклика Y, и порядок классов в Y.

load fisheriris
X = meas;
Y = categorical(species);
classOrder = unique(Y);

Обучите модель ECOC с помощью двоичных классификаторов SVM. Стандартизируйте предикторы с помощью шаблона SVM и задайте порядок классов.

t = templateSVM('Standardize',true);
Mdl = fitcecoc(X,Y,'Learners',t,'ClassNames',classOrder);

t является объектом шаблона SVM. Во время обучения программное обеспечение использует значения по умолчанию для пустых свойств в t. Mdl является ClassificationECOC модель.

Спрогнозируйте метки обучающих данных. Печать случайного подмножества истинных и предсказанных меток.

labels = resubPredict(Mdl);

rng(1); % For reproducibility
n = numel(Y); % Sample size
idx = randsample(n,10);
table(Y(idx),labels(idx),'VariableNames',{'TrueLabels','PredictedLabels'})

ans=10×2 table
    TrueLabels    PredictedLabels
    __________    _______________

    setosa          setosa       
    versicolor      versicolor   
    virginica       virginica    
    setosa          setosa       
    versicolor      versicolor   
    setosa          setosa       
    versicolor      versicolor   
    versicolor      versicolor   
    setosa          setosa       
    setosa          setosa

Mdl правильно помечает наблюдения индексами idx.

Предсказание меток восстановления модели ECOC с помощью пользовательской функции двоичных потерь

Загрузите набор данных радужки Фишера. Задайте данные предиктора X, данные отклика Y, и порядок классов в Y.

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

t = templateSVM('Standardize',true);
Mdl = fitcecoc(X,Y,'Learners',t,'ClassNames',classOrder);

Счета SVM являются подписанными расстояниями от наблюдения до контура принятия решения. Поэтому область является $(- \infty, \infty)$ . Создайте пользовательскую функцию двоичных потерь, которая делает следующее:

Сопоставьте матрицу проекта кодирования (M) и классификационные оценки (оценки ) (ы) положительного класса для каждого учащегося с двоичными потерями для каждого наблюдения.
Используйте линейные потери.
Агрегируйте двоичные потери учащегося с помощью медианы.

Можно создать отдельную функцию для функции двоичных потерь, а затем сохранить ее в пути MATLAB ®. Или можно задать анонимную функцию двоичных потерь. В этом случае создайте указатель на функцию (customBL) к анонимной функции двоичных потерь.

customBL = @(M,s)nanmedian(1 - bsxfun(@times,M,s),2)/2;

Спрогнозируйте метки для обучающих данных и оцените медианные двоичные потери на класс. Печать медианы отрицательных двоичных потерь на класс для случайного набора из 10 наблюдений.

[label,NegLoss] = resubPredict(Mdl,'BinaryLoss',customBL);

rng(1); % For reproducibility
n = numel(Y); % Sample size
idx = randsample(n,10);
classOrder

classOrder = 3x1 categorical
     setosa 
     versicolor 
     virginica

table(Y(idx),label(idx),NegLoss(idx,:),'VariableNames',...
    {'TrueLabel','PredictedLabel','NegLoss'})

ans=10×3 table
    TrueLabel     PredictedLabel                NegLoss            
    __________    ______________    _______________________________

    setosa          versicolor      0.12379      1.9569     -3.5807
    versicolor      versicolor      -1.0172     0.62935     -1.1122
    virginica       virginica       -1.9087    -0.21744     0.62617
    setosa          versicolor       0.4386      2.2441     -4.1827
    versicolor      versicolor      -1.0735     0.39638    -0.82292
    setosa          versicolor      0.26672      2.2003      -3.967
    versicolor      versicolor      -1.1237     0.69917     -1.0754
    versicolor      versicolor      -1.2714     0.51834    -0.74695
    setosa          versicolor      0.35211      2.0677     -3.9198
    setosa          versicolor      0.23357      2.1885     -3.9221

Порядок столбцов соответствует элементам classOrder. Программа прогнозирует метку на основе максимальных отрицательных потерь. Результаты показывают, что медиана линейных потерь может не работать так же хорошо, как другие потери.

Оценка апостериорных вероятностей с использованием классификатора ECOC

Обучите классификатор ECOC с помощью двоичных учащихся SVM. Сначала спрогнозируйте метки обучающей выборки и апостериорные вероятности класса. Затем спрогнозируйте апостериорную вероятность максимального класса в каждой точке сетки. Визуализация результатов.

Загрузите набор данных радужки Фишера. Укажите размерности лепестков в качестве предикторов, а имена видов - в качестве отклика.

load fisheriris
X = meas(:,3:4);
Y = species;
rng(1); % For reproducibility

Создайте шаблон SVM. Стандартизируйте предикторы и задайте Гауссово ядро.

t = templateSVM('Standardize',true,'KernelFunction','gaussian');

t является шаблоном SVM. Большинство его свойств пусты. Когда программное обеспечение обучает классификатор ECOC, оно устанавливает применимые свойства на их значения по умолчанию.

Обучите классификатор ECOC с помощью шаблона SVM. Преобразуйте классификационные оценки в апостериорные вероятности класса (которые возвращаются predict или resubPredict) использование 'FitPosterior' аргумент пары "имя-значение". Задайте порядок классов используя 'ClassNames' аргумент пары "имя-значение". Отображать диагностические сообщения во время обучения при помощи 'Verbose' аргумент пары "имя-значение".

Mdl = fitcecoc(X,Y,'Learners',t,'FitPosterior',true,...
    'ClassNames',{'setosa','versicolor','virginica'},...
    'Verbose',2);

Training binary learner 1 (SVM) out of 3 with 50 negative and 50 positive observations.
Negative class indices: 2
Positive class indices: 1

Fitting posterior probabilities for learner 1 (SVM).
Training binary learner 2 (SVM) out of 3 with 50 negative and 50 positive observations.
Negative class indices: 3
Positive class indices: 1

Fitting posterior probabilities for learner 2 (SVM).
Training binary learner 3 (SVM) out of 3 with 50 negative and 50 positive observations.
Negative class indices: 3
Positive class indices: 2

Fitting posterior probabilities for learner 3 (SVM).

Mdl является ClassificationECOC модель. Тот же шаблон SVM применяется к каждому двоичному ученику, но можно настроить опции для каждого двоичного ученика, передав в вектор камер шаблонов.

Спрогнозируйте метки обучающей выборки и апостериорные вероятности класса. Отображайте диагностические сообщения во время расчета меток и классифицируйте апостериорные вероятности при помощи 'Verbose' аргумент пары "имя-значение".

[label,~,~,Posterior] = resubPredict(Mdl,'Verbose',1);

Predictions from all learners have been computed.
Loss for all observations has been computed.
Computing posterior probabilities...

Mdl.BinaryLoss

ans = 
'quadratic'

Программа присваивает наблюдение классу, которое приводит к наименьшим средним двоичным потерям. Поскольку все двоичные ученики вычисляют апостериорные вероятности, функция двоичных потерь quadratic.

Отображение случайного набора результатов.

idx = randsample(size(X,1),10,1);
Mdl.ClassNames

ans = 3x1 cell
    {'setosa'    }
    {'versicolor'}
    {'virginica' }

table(Y(idx),label(idx),Posterior(idx,:),...
    'VariableNames',{'TrueLabel','PredLabel','Posterior'})

ans=10×3 table
      TrueLabel         PredLabel                     Posterior               
    ______________    ______________    ______________________________________

    {'virginica' }    {'virginica' }     0.0039322      0.003987       0.99208
    {'virginica' }    {'virginica' }      0.017067      0.018263       0.96467
    {'virginica' }    {'virginica' }      0.014948      0.015856        0.9692
    {'versicolor'}    {'versicolor'}    2.2197e-14       0.87318       0.12682
    {'setosa'    }    {'setosa'    }         0.999    0.00025092    0.00074638
    {'versicolor'}    {'virginica' }    2.2195e-14       0.05943       0.94057
    {'versicolor'}    {'versicolor'}    2.2194e-14       0.97001      0.029985
    {'setosa'    }    {'setosa'    }         0.999    0.00024991     0.0007474
    {'versicolor'}    {'versicolor'}     0.0085642       0.98259     0.0088487
    {'setosa'    }    {'setosa'    }         0.999    0.00025013    0.00074717

Столбцы Posterior соответствуют классу порядка Mdl.ClassNames.

Задайте сетку значений в наблюдаемом пространстве предикторов. Спрогнозируйте апостериорные вероятности для каждого образца в сетке.

xMax = max(X);
xMin = min(X);

x1Pts = linspace(xMin(1),xMax(1));
x2Pts = linspace(xMin(2),xMax(2));
[x1Grid,x2Grid] = meshgrid(x1Pts,x2Pts);

[~,~,~,PosteriorRegion] = predict(Mdl,[x1Grid(:),x2Grid(:)]);

Для каждой координаты на сетке постройте график максимальной апостериорной вероятности класса среди всех классов.

contourf(x1Grid,x2Grid,...
        reshape(max(PosteriorRegion,[],2),size(x1Grid,1),size(x1Grid,2)));
h = colorbar;
h.YLabel.String = 'Maximum posterior';
h.YLabel.FontSize = 15;

hold on
gh = gscatter(X(:,1),X(:,2),Y,'krk','*xd',8);
gh(2).LineWidth = 2;
gh(3).LineWidth = 2;

title('Iris Petal Measurements and Maximum Posterior')
xlabel('Petal length (cm)')
ylabel('Petal width (cm)')
axis tight
legend(gh,'Location','NorthWest')
hold off

Figure contains an axes. The axes with title Iris Petal Measurements and Maximum Posterior contains 4 objects of type contour, line. These objects represent setosa, versicolor, virginica.

Оцените апостериорные вероятности с помощью параллельных вычислений

Этот пример использует:

Обучите многоклассовую модель ECOC и оцените апостериорные вероятности с помощью параллельных вычислений.

Загрузите arrhythmia набор данных. Исследуйте данные отклика Y, и определить количество классов.

load arrhythmia
Y = categorical(Y);
tabulate(Y)

  Value    Count   Percent
      1      245     54.20%
      2       44      9.73%
      3       15      3.32%
      4       15      3.32%
      5       13      2.88%
      6       25      5.53%
      7        3      0.66%
      8        2      0.44%
      9        9      1.99%
     10       50     11.06%
     14        4      0.88%
     15        5      1.11%
     16       22      4.87%

K = numel(unique(Y));

Несколько классов не представлены в данных, и многие другие классы имеют низкие относительные частоты.

Укажите шаблон обучения ансамбля, который использует метод GentleBoost и 50 слабых учащихся дерева классификации.

t = templateEnsemble('GentleBoost',50,'Tree');

t является объектом шаблона. Большинство его свойств пусты ([]). Во время обучения программа использует значения по умолчанию для всех пустых свойств.

Поскольку переменная отклика содержит много классов, задайте разреженный проект случайного кодирования.

rng(1); % For reproducibility
Coding = designecoc(K,'sparserandom');

Обучите модель ECOC с помощью параллельных вычислений. Задайте, чтобы соответствовать апостериорным вероятностям.

pool = parpool;                      % Invokes workers

Starting parallel pool (parpool) using the 'local' profile ...
Connected to the parallel pool (number of workers: 6).

options = statset('UseParallel',true);
Mdl = fitcecoc(X,Y,'Learner',t,'Options',options,'Coding',Coding,...
    'FitPosterior',true);

Mdl является ClassificationECOC модель. Вы можете получить доступ к его свойствам с помощью записи через точку.

Пул вызывает шесть работников, хотя количество работников может варьироваться среди систем.

Оцените апостериорные вероятности и отобразите апостериорную вероятность того, что они будут классифицированы как не имеющие аритмии (класс 1), учитывая случайное подмножество обучающих данных.

[~,~,~,posterior] = resubPredict(Mdl);

n = numel(Y);
idx = randsample(n,10,1);
table(idx,Y(idx),posterior(idx,1),...
    'VariableNames',{'ObservationIndex','TrueLabel','PosteriorNoArrythmia'})

ans=10×3 table
    ObservationIndex    TrueLabel    PosteriorNoArrythmia
    ________________    _________    ____________________

           79              1                0.93436      
          248              1                0.95574      
          398              10              0.032378      
          207              1                0.97965      
          340              1                0.93656      
          206              1                0.97795      
          345              10              0.015642      
          296              2                0.13433      
          391              1                 0.9648      
          406              1                0.94861

Входные параметры

`Mdl` - Полная, обученная многоклассовая модель ECOC
`ClassificationECOC` модель

Полная, обученная многоклассовая модель ECOC, заданная как ClassificationECOC модель, обученная с fitcecoc.

Аргументы в виде пар имя-значение

Задайте необязательные разделенные разделенными запятой парами Name,Value аргументы. Name - имя аргумента и Value - соответствующее значение. Name должны находиться внутри кавычек. Можно задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке Name1,Value1,...,NameN,ValueN.

Пример: resubPredict(Mdl,'BinaryLoss','linear','Decoding','lossbased') задает линейную двоичную функцию потерь учащегося и основанную на потерях схему декодирования для агрегирования двоичных потерь.

`'BinaryLoss'` - Бинарная функция потерь для учащихся
`'hamming'` | `'linear'` | `'logit'` | `'exponential'` | `'binodeviance'` | `'hinge'` | `'quadratic'` | указатель на функцию

Двоичная функция потерь учащегося, заданная как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'BinaryLoss' и встроенное имя функции потери или указатель на функцию.

Эта таблица описывает встроенные функции, где _yj является меткой класса для конкретного двоичного ученика (в наборе {-1,1,0}), _sj является счетом для j наблюдений, а g (_yj, sj) является формулой двоичных потерь.

Значение	Описание	Счет	g (_yj, _sj)
`'binodeviance'`	Биномиальное отклонение	(–∞,∞)	log [1 + exp (-₂ _yjsj) ]/[ 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'`	Квадратный	[0,1]	[1 – _yj (2 _sj – 1)]²/2

Программа нормализует двоичные потери так, чтобы потеря была 0,5 при _yj = 0. Кроме того, программное обеспечение вычисляет средние двоичные потери для каждого класса.

Для пользовательской функции двоичных потерь, например customFunction, задайте его указатель на функцию 'BinaryLoss',@customFunction.
customFunction имеет следующую форму:
```
bLoss = customFunction(M,s)
```
где:
- M - K матрица кодирования L, сохраненная в Mdl.CodingMatrix.
- s - вектор-строка L 1 байта классификационных баллов.
- bLoss - классификационные потери. Этот скаляр агрегирует двоичные потери для каждого учащегося в конкретном классе. Для примера можно использовать среднее значение двоичных потерь для агрегирования потерь по учащимся для каждого класса.
- K - количество классов.
- L - это количество двоичных учащихся.
Для примера передачи пользовательской функции двоичных потерь смотрите Предсказание меток теста-образца модели ECOC с помощью Пользовательской функции двоичных потерь.

Значение по умолчанию BinaryLoss значение зависит от областей значений счетов, возвращаемых двоичными учениками. Эта таблица описывает некоторые BinaryLoss по умолчанию значения, основанные на данных допущениях.

Предположение	Значение по умолчанию
Все двоичные ученики являются SVM или линейными или ядерными классификационными моделями учащихся SVM.	`'hinge'`
Все двоичные ученики - это ансамбли, обученные `AdaboostM1` или `GentleBoost`.	`'exponential'`
Все двоичные ученики - это ансамбли, обученные `LogitBoost`.	`'binodeviance'`
Все двоичные ученики являются линейными или ядерными классификационными моделями обучающихся логистической регрессии. Или вы задаете, чтобы предсказать апостериорные вероятности класса путем установки `'FitPosterior',true` в `fitcecoc`.	`'quadratic'`

Чтобы проверить значение по умолчанию, используйте запись через точку для отображения BinaryLoss свойство обученной модели в командной строке.

Пример: 'BinaryLoss','binodeviance'

Типы данных: char | string | function_handle

`'Decoding'` - Схема декодирования
`'lossweighted'` (по умолчанию) | `'lossbased'`

Схема декодирования, которая агрегирует двоичные потери, заданные как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'Decoding' и 'lossweighted' или 'lossbased'. Для получения дополнительной информации смотрите Двоичные потери.

Пример: 'Decoding','lossbased'

`'NumKLInitializations'` - Количество случайных начальных значений
`0` (по умолчанию) | неотрицательным целочисленным скаляром

Количество случайных начальных значений для подбора кривой апостериорных вероятностей путем минимизации расхождения Кулбака-Лейблера, заданное как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'NumKLInitializations' и неотрицательный целочисленный скаляр.

Если вы не запрашиваете четвертый выходной аргумент (Posterior) и установите 'PosteriorMethod','kl' (по умолчанию), тогда программа игнорирует значение NumKLInitializations.

Для получения дополнительной информации см. «Апостериорная оценка с использованием расхождения Кулбэка-Лейблера».

Пример: 'NumKLInitializations',5

Типы данных: single | double

`'Options'` - опции оценки
`[]` (по умолчанию) | массив структур, возвращенный `statset`

Опции оценки, заданные как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'Options' и массив структур, возвращенный statset.

Чтобы вызвать параллельные вычисления:

Вам нужна лицензия Parallel Computing Toolbox™.
Задайте 'Options',statset('UseParallel',true).

`'PosteriorMethod'` - Апостериорный метод оценки вероятностей
`'kl'` (по умолчанию) | `'qp'`

Апостериорный метод оценки вероятности, заданный как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'PosteriorMethod' и 'kl' или 'qp'.

Если PosteriorMethod является 'kl'затем программное обеспечение оценивает многоклассовые апостериорные вероятности путем минимизации расхождения Кулбэка-Лейблера между предсказанной и ожидаемой апостериорной вероятностями, возвращенными двоичными учениками. Для получения дополнительной информации смотрите Апостериорную оценку с использованием расхождения Кулбэка-Лейблера.
Если PosteriorMethod является 'qp'затем программное обеспечение оценивает многоклассовые апостериорные вероятности путем решения задачи наименьших квадратов с помощью квадратичного программирования. Чтобы использовать эту опцию, вам нужна лицензия Optimization Toolbox™. Для получения дополнительной информации смотрите Апостериорную оценку с использованием квадратичного программирования.
Если вы не запрашиваете четвертый выходной аргумент (Posterior), тогда программное обеспечение игнорирует значение PosteriorMethod.

Пример: 'PosteriorMethod','qp'

`'Verbose'` - Уровень подробностей
`0` (по умолчанию) | `1`

Уровень подробностей, заданный как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'Verbose' и 0 или 1. Verbose управляет количеством диагностических сообщений, которые программное обеспечение отображений в Командном окне.

Если Verbose является 0тогда программа не отображает диагностические сообщения. В противном случае программа отображает диагностические сообщения.

Пример: 'Verbose',1

Типы данных: single | double

Выходные аргументы

`label` - Предсказанные метки классов
категориальный массив | символьный массив | логический вектор | числовой вектор | ячеек из символьных векторов

Предсказанные метки классов, возвращенные как категориальный или символьный массив, логический или числовой вектор или массив ячеек из векторов символов.

label имеет тот совпадающий тип данных что и Mdl.ClassNames и имеет одинаковое число строк как Mdl.X.

`NegLoss` - Отрицательные средние двоичные потери
числовая матрица

Отрицательные средние двоичные потери, возвращенные как числовая матрица. NegLoss является n -by - K матрицей, где n - количество наблюдений (size(Mdl.X,1)) и K количество уникальных классов (size(Mdl.ClassNames,1)).

`PBScore` - Положительные счета класса
числовая матрица

Счета класса для каждого двоичного ученика, возвращенные в виде числовой матрицы. PBScore является n -by - L матрицей, где n - количество наблюдений (size(Mdl.X,1)) и L количество двоичных учащихся (size(Mdl.CodingMatrix,2)).

`Posterior` - Апостериорные вероятности классов
числовая матрица

Апостериорные вероятности классов, возвращенные как числовая матрица. Posterior является n -by - K матрицей, где n - количество наблюдений (size(Mdl.X,1)) и K количество уникальных классов (size(Mdl.ClassNames,1)).

Чтобы запросить Posterior, вы должны задать 'FitPosterior',true при обучении модели ECOC используя fitcecoc. В противном случае программа выдает ошибку.

Подробнее о

Двоичные потери

binary loss является функцией класса и классификационной оценки, которая определяет, насколько хорошо двоичный ученик классифицирует наблюдение в класс.

Предположим следующее:

_mkj является элементом (k, j) матрицы разработки кодирования M (то есть кода, соответствующего k классов двоичных j обучающегося).
_sj - этот счет двоичных j учащихся для наблюдения.
g является функцией двоичных потерь.
$\hat{k}$ - предсказанный класс для наблюдения.

В loss-based decoding [Escalera et al.] класс, производящий минимальную сумму двоичных потерь по сравнению с двоичными учениками, определяет предсказанный класс наблюдения, то есть

$\hat{k} = \underset{k}{argmin} \sum_{j = 1}^{L} | m_{k j} | g (m_{k j}, s_{j}) .$

В loss-weighted decoding [Escalera et al.] класс, производящий минимальное среднее значение двоичных потерь по сравнению с двоичными учениками, определяет предсказанный класс наблюдения, то есть

$\hat{k} = \underset{k}{argmin} \frac{\sum_{j = 1}^{L} | m_{k j} | g (m_{k j}, s_{j})}{\sum_{j = 1}^{L} | m_{k j} |} .$

Allwein et al. предположим, что утраченное декодирование повышает точность классификации путем сохранения значений потерь для всех классов в одной динамической области значений.

В этой таблице приведены поддерживаемые функции потерь, где _yj является меткой класса для конкретного двоичного обучающегося (в наборе {-1,1,0}), _sj является счетом для j наблюдений и g (_yj, sj).

Значение	Описание	Счет	g (_yj, _sj)
`'binodeviance'`	Биномиальное отклонение	(–∞,∞)	log [1 + exp (-₂ _yjsj) ]/[ 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'`	Квадратный	[0,1]	[1 – _yj (2 _sj – 1)]²/2

Программа нормализует двоичные потери таким образом, что потеря составляет 0,5 при _yj = 0, и агрегирует, используя среднее значение двоичных учащихся [Allwein et al.].

Не путайте двоичные потери с общими классификационными потерями (заданными 'LossFun' Аргумент пары "имя-значение" из loss и predict функции объекта), который измеряет, насколько хорошо классификатор ECOC работает в целом.

Алгоритмы