transform
Преобразуйте новые данные, использующие генерированные признаки
Описание
NewTbl = transform(Transformer,Tbl), генерированными FeatureTransformer объект Transformer. Вход Tbl должен содержать необходимые переменные, типы данных которых должны соответствовать, те из переменных первоначально передали gencfeatures или genrfeatures когда Transformer был создан.
NewTbl = transform(Transformer,Tbl,Index)Index указывает на функции, чтобы возвратиться.
Примеры
Вычислите среднеквадратическую ошибку перекрестной проверки, использующую генерированные признаки
Генерируйте признаки, чтобы обучить модель линейной регрессии. Вычислите среднеквадратическую ошибку (MSE) перекрестной проверки модели при помощи crossval функция.
Загрузите patients набор данных, и составляет таблицу, содержащую данные о предикторе.
load patients Tbl = table(Age,Diastolic,Gender,Height,SelfAssessedHealthStatus, ... Smoker,Weight);
Создайте случайный раздел для 5-кратной перекрестной проверки.
rng("default") % For reproducibility of the partition cvp = cvpartition(size(Tbl,1),KFold=5);
Вычислите перекрестную проверку MSE для модели линейной регрессии, обученной на исходных функциях в Tbl и Systolic переменная отклика.
CVMdl = fitrlinear(Tbl,Systolic,CVPartition=cvp); cvloss = kfoldLoss(CVMdl)
cvloss = 45.2594
Создайте пользовательский функциональный myloss (показанный в конце этого примера). Эта функция генерирует 20 признаков от обучающих данных, и затем применяет те же преобразования набора обучающих данных к тестовым данным. Функция затем подбирает модель линейной регрессии к обучающим данным и вычисляет набор тестов MSE.
Примечание: Если вы используете файл live скрипта для этого примера, myloss функция уже включена в конце файла. В противном случае необходимо создать эту функцию в конце.m файла или добавить его как файл на пути MATLAB®.
Вычислите перекрестную проверку MSE для линейной модели, обученной на признаках, генерированных от предикторов в Tbl.
newcvloss = mean(crossval(@myloss,Tbl,Systolic,Partition=cvp))
newcvloss = 26.7663
function testloss = myloss(TrainTbl,trainY,TestTbl,testY) [Transformer,NewTrainTbl] = genrfeatures(TrainTbl,trainY,20); NewTestTbl = transform(Transformer,TestTbl); Mdl = fitrlinear(NewTrainTbl,trainY); testloss = loss(Mdl,NewTestTbl,testY); end
Обучите модель Используя подмножество генерированных признаков
Обучите линейный классификатор, использующий только числовые генерированные признаки, возвращенные gencfeatures.
Загрузите patients набор данных. Составьте таблицу от подмножества переменных.
load patients Tbl = table(Age,Diastolic,Height,SelfAssessedHealthStatus, ... Smoker,Systolic,Weight,Gender);
Разделите данные в наборы обучающих данных и наборы тестов. Используйте приблизительно 70% наблюдений как обучающие данные и 30% наблюдений как тестовые данные. Разделите данные с помощью cvpartition.
rng("default")
c = cvpartition(Tbl.Gender,Holdout=0.30);
TrainTbl = Tbl(training(c),:);
TestTbl = Tbl(test(c),:);Используйте обучающие данные, чтобы генерировать 25 новых признаков. Задайте метод выбора признаков минимальной уместности максимума сокращения (MRMR) для выбора новых возможностей.
Transformer = gencfeatures(TrainTbl,"Gender",25, ... FeatureSelectionMethod="mrmr")
Transformer =
FeatureTransformer with properties:
Type: 'classification'
TargetLearner: 'linear'
NumEngineeredFeatures: 23
NumOriginalFeatures: 2
TotalNumFeatures: 25
Смотрите генерированные признаки.
Info = describe(Transformer)
Info=25×4 table
Type IsOriginal InputVariables Transformations
___________ __________ ________________________ __________________________________________________________________________________________
zsc(Weight) Numeric true Weight "Standardization with z-score (mean = 153.1571, std = 26.8229)"
eb5(Weight) Categorical false Weight "Equal-width binning (number of bins = 5)"
c(SelfAssessedHealthStatus) Categorical true SelfAssessedHealthStatus "Variable of type categorical converted from a cell data type"
zsc(sqrt(Systolic)) Numeric false Systolic "sqrt( ) -> Standardization with z-score (mean = 11.086, std = 0.29694)"
zsc(sin(Systolic)) Numeric false Systolic "sin( ) -> Standardization with z-score (mean = -0.1303, std = 0.72575)"
zsc(Systolic./Weight) Numeric false Systolic, Weight "Systolic ./ Weight -> Standardization with z-score (mean = 0.82662, std = 0.14555)"
zsc(Age+Weight) Numeric false Age, Weight "Age + Weight -> Standardization with z-score (mean = 191.1143, std = 28.6976)"
zsc(Age./Weight) Numeric false Age, Weight "Age ./ Weight -> Standardization with z-score (mean = 0.25424, std = 0.062486)"
zsc(Diastolic.*Weight) Numeric false Diastolic, Weight "Diastolic .* Weight -> Standardization with z-score (mean = 12864.6857, std = 2731.1613)"
q6(Height) Categorical false Height "Equiprobable binning (number of bins = 6)"
zsc(Systolic+Weight) Numeric false Systolic, Weight "Systolic + Weight -> Standardization with z-score (mean = 276.1429, std = 28.7111)"
zsc(Diastolic-Weight) Numeric false Diastolic, Weight "Diastolic - Weight -> Standardization with z-score (mean = -69.4286, std = 26.2411)"
zsc(Age-Weight) Numeric false Age, Weight "Age - Weight -> Standardization with z-score (mean = -115.2, std = 27.0113)"
zsc(Height./Weight) Numeric false Height, Weight "Height ./ Weight -> Standardization with z-score (mean = 0.44797, std = 0.067992)"
zsc(Height.*Weight) Numeric false Height, Weight "Height .* Weight -> Standardization with z-score (mean = 10291.0714, std = 2111.9071)"
zsc(Diastolic+Weight) Numeric false Diastolic, Weight "Diastolic + Weight -> Standardization with z-score (mean = 236.8857, std = 29.2439)"
⋮
Преобразуйте наборы обучающих данных и наборы тестов, но сохраните только числовые предикторы.
numericIdx = (Info.Type == "Numeric");
NewTrainTbl = transform(Transformer,TrainTbl,numericIdx);
NewTestTbl = transform(Transformer,TestTbl,numericIdx);Обучите линейную модель с помощью преобразованных обучающих данных. Визуализируйте точность предсказаний набора тестов модели при помощи матрицы беспорядка.
Mdl = fitclinear(NewTrainTbl,TrainTbl.Gender); testLabels = predict(Mdl,NewTestTbl); confusionchart(TestTbl.Gender,testLabels)
