Устойчивый выбор признаков Используя NCA для регрессии

Скрипт Open Live Script

Выполните выбор признаков, который устойчив к выбросам с помощью пользовательской устойчивой функции потерь в NCA.

Сгенерируйте данные с выбросами

Сгенерируйте выборочные данные для регрессии, где ответ зависит от трех из предикторов, а именно, предикторы 4, 7, и 13.

rng(123,'twister') % For reproducibility
n = 200;
X = randn(n,20);
y = cos(X(:,7)) + sin(X(:,4).*X(:,13)) + 0.1*randn(n,1);

Добавьте выбросы в данные.

numoutliers = 25;
outlieridx = floor(linspace(10,90,numoutliers));
y(outlieridx) = 5*randn(numoutliers,1);

Отобразите данные на графике.

figure
plot(y)

Figure contains an axes object. The axes object contains an object of type line.

Используйте неустойчивую функцию потерь

Эффективность алгоритма выбора признаков высоко зависит от значения параметра регуляризации. Хорошая практика должна настроить параметр регуляризации для оптимального значения, чтобы использовать в выборе признаков. Настройте параметр регуляризации с помощью пятикратной перекрестной проверки. Используйте среднеквадратическую ошибку (MSE):

MSE=1n∑i=1n(yi-yj)2

Во-первых, разделите данные в пять сгибов. В каждом сгибе, использование программного обеспечения, 4/5-е из данных для обучения и 1/5-е из данных для валидации (тестирование).

cvp = cvpartition(length(y),'kfold',5);
numtestsets = cvp.NumTestSets;

Вычислите значения lambda, чтобы протестировать на и создать массив, чтобы сохранить значения потерь.

lambdavals = linspace(0,3,50)*std(y)/length(y);
lossvals = zeros(length(lambdavals),numtestsets);

Выполните NCA и вычислите потерю для каждого λ значение и каждый сгиб.

for i = 1:length(lambdavals)
    for k = 1:numtestsets        
        Xtrain = X(cvp.training(k),:);
        ytrain = y(cvp.training(k),:);
        Xtest = X(cvp.test(k),:);
        ytest = y(cvp.test(k),:);
        
        nca = fsrnca(Xtrain,ytrain,'FitMethod','exact', ...
            'Solver','lbfgs','Verbose',0,'Lambda',lambdavals(i), ...
            'LossFunction','mse');
        
        lossvals(i,k) = loss(nca,Xtest,ytest,'LossFunction','mse');
    end
end

Постройте среднюю потерю, соответствующую каждому значению lambda.

figure
meanloss = mean(lossvals,2);
plot(lambdavals,meanloss,'ro-')
xlabel('Lambda')
ylabel('Loss (MSE)')
grid on

Figure contains an axes object. The axes object contains an object of type line.

Найдите λ значение, которое производит минимальную среднюю потерю.

[~,idx] = min(mean(lossvals,2));
bestlambda = lambdavals(idx)
bestlambda = 0.0231

Выполните выбор признаков с помощью лучшего λ значение и MSE.

nca = fsrnca(X,y,'FitMethod','exact','Solver','lbfgs', ...
    'Verbose',1,'Lambda',bestlambda,'LossFunction','mse');
 o Solver = LBFGS, HessianHistorySize = 15, LineSearchMethod = weakwolfe

|====================================================================================================|
|   ITER   |   FUN VALUE   |  NORM GRAD  |  NORM STEP  |  CURV  |    GAMMA    |    ALPHA    | ACCEPT |
|====================================================================================================|
|        0 |  6.414642e+00 |   8.430e-01 |   0.000e+00 |        |   7.117e-01 |   0.000e+00 |   YES  |
|        1 |  6.066100e+00 |   9.952e-01 |   1.264e+00 |    OK  |   3.741e-01 |   1.000e+00 |   YES  |
|        2 |  5.498221e+00 |   4.267e-01 |   4.250e-01 |    OK  |   4.016e-01 |   1.000e+00 |   YES  |
|        3 |  5.108548e+00 |   3.933e-01 |   8.564e-01 |    OK  |   3.599e-01 |   1.000e+00 |   YES  |
|        4 |  4.808456e+00 |   2.505e-01 |   9.352e-01 |    OK  |   8.798e-01 |   1.000e+00 |   YES  |
|        5 |  4.677382e+00 |   2.085e-01 |   6.014e-01 |    OK  |   1.052e+00 |   1.000e+00 |   YES  |
|        6 |  4.487789e+00 |   4.726e-01 |   7.374e-01 |    OK  |   5.593e-01 |   1.000e+00 |   YES  |
|        7 |  4.310099e+00 |   2.484e-01 |   4.253e-01 |    OK  |   3.367e-01 |   1.000e+00 |   YES  |
|        8 |  4.258539e+00 |   3.629e-01 |   4.521e-01 |    OK  |   4.705e-01 |   5.000e-01 |   YES  |
|        9 |  4.175345e+00 |   1.972e-01 |   2.608e-01 |    OK  |   4.018e-01 |   1.000e+00 |   YES  |
|       10 |  4.122340e+00 |   9.169e-02 |   2.947e-01 |    OK  |   3.487e-01 |   1.000e+00 |   YES  |
|       11 |  4.095525e+00 |   9.798e-02 |   2.529e-01 |    OK  |   1.188e+00 |   1.000e+00 |   YES  |
|       12 |  4.059690e+00 |   1.584e-01 |   5.213e-01 |    OK  |   9.930e-01 |   1.000e+00 |   YES  |
|       13 |  4.029208e+00 |   7.411e-02 |   2.076e-01 |    OK  |   4.886e-01 |   1.000e+00 |   YES  |
|       14 |  4.016358e+00 |   1.068e-01 |   2.696e-01 |    OK  |   6.919e-01 |   1.000e+00 |   YES  |
|       15 |  4.004521e+00 |   5.434e-02 |   1.136e-01 |    OK  |   5.647e-01 |   1.000e+00 |   YES  |
|       16 |  3.986929e+00 |   6.158e-02 |   2.993e-01 |    OK  |   1.353e+00 |   1.000e+00 |   YES  |
|       17 |  3.976342e+00 |   4.966e-02 |   2.213e-01 |    OK  |   7.668e-01 |   1.000e+00 |   YES  |
|       18 |  3.966646e+00 |   5.458e-02 |   2.529e-01 |    OK  |   1.988e+00 |   1.000e+00 |   YES  |
|       19 |  3.959586e+00 |   1.046e-01 |   4.169e-01 |    OK  |   1.858e+00 |   1.000e+00 |   YES  |

|====================================================================================================|
|   ITER   |   FUN VALUE   |  NORM GRAD  |  NORM STEP  |  CURV  |    GAMMA    |    ALPHA    | ACCEPT |
|====================================================================================================|
|       20 |  3.953759e+00 |   8.248e-02 |   2.892e-01 |    OK  |   1.040e+00 |   1.000e+00 |   YES  |
|       21 |  3.945475e+00 |   3.119e-02 |   1.698e-01 |    OK  |   1.095e+00 |   1.000e+00 |   YES  |
|       22 |  3.941567e+00 |   2.350e-02 |   1.293e-01 |    OK  |   1.117e+00 |   1.000e+00 |   YES  |
|       23 |  3.939468e+00 |   1.296e-02 |   1.805e-01 |    OK  |   2.287e+00 |   1.000e+00 |   YES  |
|       24 |  3.938662e+00 |   8.591e-03 |   5.955e-02 |    OK  |   1.553e+00 |   1.000e+00 |   YES  |
|       25 |  3.938239e+00 |   6.421e-03 |   5.334e-02 |    OK  |   1.102e+00 |   1.000e+00 |   YES  |
|       26 |  3.938013e+00 |   5.449e-03 |   6.773e-02 |    OK  |   2.085e+00 |   1.000e+00 |   YES  |
|       27 |  3.937896e+00 |   6.226e-03 |   3.368e-02 |    OK  |   7.541e-01 |   1.000e+00 |   YES  |
|       28 |  3.937820e+00 |   2.497e-03 |   2.397e-02 |    OK  |   7.940e-01 |   1.000e+00 |   YES  |
|       29 |  3.937791e+00 |   2.004e-03 |   1.339e-02 |    OK  |   1.863e+00 |   1.000e+00 |   YES  |
|       30 |  3.937784e+00 |   2.448e-03 |   1.265e-02 |    OK  |   9.667e-01 |   1.000e+00 |   YES  |
|       31 |  3.937778e+00 |   6.973e-04 |   2.906e-03 |    OK  |   4.672e-01 |   1.000e+00 |   YES  |
|       32 |  3.937778e+00 |   3.038e-04 |   9.502e-04 |    OK  |   1.060e+00 |   1.000e+00 |   YES  |
|       33 |  3.937777e+00 |   2.327e-04 |   1.069e-03 |    OK  |   1.597e+00 |   1.000e+00 |   YES  |
|       34 |  3.937777e+00 |   1.959e-04 |   1.537e-03 |    OK  |   4.026e+00 |   1.000e+00 |   YES  |
|       35 |  3.937777e+00 |   1.162e-04 |   1.464e-03 |    OK  |   3.418e+00 |   1.000e+00 |   YES  |
|       36 |  3.937777e+00 |   8.353e-05 |   3.660e-04 |    OK  |   7.304e-01 |   5.000e-01 |   YES  |
|       37 |  3.937777e+00 |   1.412e-05 |   1.412e-04 |    OK  |   7.842e-01 |   1.000e+00 |   YES  |
|       38 |  3.937777e+00 |   1.277e-05 |   3.808e-05 |    OK  |   1.021e+00 |   1.000e+00 |   YES  |
|       39 |  3.937777e+00 |   8.614e-06 |   3.698e-05 |    OK  |   2.561e+00 |   1.000e+00 |   YES  |

|====================================================================================================|
|   ITER   |   FUN VALUE   |  NORM GRAD  |  NORM STEP  |  CURV  |    GAMMA    |    ALPHA    | ACCEPT |
|====================================================================================================|
|       40 |  3.937777e+00 |   3.159e-06 |   5.299e-05 |    OK  |   4.331e+00 |   1.000e+00 |   YES  |
|       41 |  3.937777e+00 |   2.657e-06 |   1.080e-05 |    OK  |   7.038e-01 |   5.000e-01 |   YES  |
|       42 |  3.937777e+00 |   7.054e-07 |   7.036e-06 |    OK  |   9.519e-01 |   1.000e+00 |   YES  |

         Infinity norm of the final gradient = 7.054e-07
              Two norm of the final step     = 7.036e-06, TolX   = 1.000e-06
Relative infinity norm of the final gradient = 7.054e-07, TolFun = 1.000e-06
EXIT: Local minimum found.

Постройте выбранные функции.

figure
plot(nca.FeatureWeights,'ro')
grid on
xlabel('Feature index')
ylabel('Feature weight')

Figure contains an axes object. The axes object contains an object of type line.

Предскажите значения отклика с помощью nca модель и график подходящие (предсказанные) значения отклика и фактические значения отклика.

figure
fitted = predict(nca,X);
plot(y,'r.')
hold on
plot(fitted,'b-')
xlabel('index')
ylabel('Fitted values')

Figure contains an axes object. The axes object contains 2 objects of type line.

fsrnca попытки приспособить каждую точку в данных включая выбросы. В результате это присваивает ненулевые веса многим функциям помимо предикторов 4, 7, и 13.

Используйте встроенную устойчивую функцию потерь

Повторите тот же процесс настройки параметра регуляризации, на этот раз с помощью встроенного ϵ- нечувствительная функция потерь:

l(yi,yj)=max(0,|yi-yj|-ϵ)

ϵ- нечувствительная функция потерь более устойчива к выбросам, чем среднеквадратическая ошибка.

lambdavals = linspace(0,3,50)*std(y)/length(y);
cvp = cvpartition(length(y),'kfold',5);
numtestsets = cvp.NumTestSets;
lossvals = zeros(length(lambdavals),numtestsets);

for i = 1:length(lambdavals)
    for k = 1:numtestsets     
        Xtrain = X(cvp.training(k),:);
        ytrain = y(cvp.training(k),:);
        Xtest = X(cvp.test(k),:);
        ytest = y(cvp.test(k),:);
        
        nca = fsrnca(Xtrain,ytrain,'FitMethod','exact', ...
            'Solver','sgd','Verbose',0,'Lambda',lambdavals(i), ...
            'LossFunction','epsiloninsensitive','Epsilon',0.8);
        
        lossvals(i,k) = loss(nca,Xtest,ytest,'LossFunction','mse');
    end
end

ϵ значение, чтобы использовать зависит от данных, и оптимальное значение может быть определено с помощью перекрестной проверки также. Но выбор ϵ значение вне осциллографа этого примера. Выбор ϵ в этом примере в основном для иллюстрирования робастности метода.

Постройте среднюю потерю, соответствующую каждому значению lambda.

figure
meanloss = mean(lossvals,2);
plot(lambdavals,meanloss,'ro-')
xlabel('Lambda')
ylabel('Loss (MSE)')
grid on

Figure contains an axes object. The axes object contains an object of type line.

Найдите значение lambda, которое производит минимальную среднюю потерю.

[~,idx] = min(mean(lossvals,2));
bestlambda = lambdavals(idx)
bestlambda = 0.0187

Подходящее аналитическое использование модели компонента окружения ϵ- нечувствительная функция потерь и лучшее значение lambda.

nca = fsrnca(X,y,'FitMethod','exact','Solver','sgd', ...
    'Lambda',bestlambda,'LossFunction','epsiloninsensitive','Epsilon',0.8);

Постройте выбранные функции.

figure
plot(nca.FeatureWeights,'ro')
grid on
xlabel('Feature index')
ylabel('Feature weight')

Figure contains an axes object. The axes object contains an object of type line.

Постройте адаптированные значения.

figure
fitted = predict(nca,X);
plot(y,'r.')
hold on
plot(fitted,'b-')
xlabel('index')
ylabel('Fitted values')

Figure contains an axes object. The axes object contains 2 objects of type line.

ϵ- нечувствительная потеря кажется более устойчивой выбросам. Это идентифицировало меньше функций, чем MSE как релевантное. Подгонка показывает, что на нее все еще влияют некоторые выбросы.

Используйте пользовательскую устойчивую функцию потерь

Задайте пользовательскую устойчивую функцию потерь, которая устойчива к выбросам, чтобы использовать в выборе признаков для регрессии:

f(yi,yj)=1-exp(-|yi-yj|)

customlossFcn = @(yi,yj) 1 - exp(-abs(yi-yj'));

Настройте параметр регуляризации с помощью пользовательски заданной устойчивой функции потерь.

lambdavals = linspace(0,3,50)*std(y)/length(y);
cvp = cvpartition(length(y),'kfold',5);
numtestsets = cvp.NumTestSets;
lossvals = zeros(length(lambdavals),numtestsets);

for i = 1:length(lambdavals)
    for k = 1:numtestsets
        Xtrain = X(cvp.training(k),:);
        ytrain = y(cvp.training(k),:);
        Xtest = X(cvp.test(k),:);
        ytest = y(cvp.test(k),:);
        
        nca = fsrnca(Xtrain,ytrain,'FitMethod','exact', ...
            'Solver','lbfgs','Verbose',0,'Lambda',lambdavals(i), ...
            'LossFunction',customlossFcn);
        
        lossvals(i,k) = loss(nca,Xtest,ytest,'LossFunction','mse');
    end
end

Постройте среднюю потерю, соответствующую каждому значению lambda.

figure
meanloss = mean(lossvals,2);
plot(lambdavals,meanloss,'ro-')
xlabel('Lambda')
ylabel('Loss (MSE)')
grid on

Figure contains an axes object. The axes object contains an object of type line.

Найдите λ значение, которое производит минимальную среднюю потерю.

[~,idx] = min(mean(lossvals,2));
bestlambda = lambdavals(idx)
bestlambda = 0.0165

Выполните выбор признаков с помощью пользовательской устойчивой функции потерь и лучше всего λ значение.

nca = fsrnca(X,y,'FitMethod','exact','Solver','lbfgs', ...
    'Verbose',1,'Lambda',bestlambda,'LossFunction',customlossFcn);
 o Solver = LBFGS, HessianHistorySize = 15, LineSearchMethod = weakwolfe

|====================================================================================================|
|   ITER   |   FUN VALUE   |  NORM GRAD  |  NORM STEP  |  CURV  |    GAMMA    |    ALPHA    | ACCEPT |
|====================================================================================================|
|        0 |  8.610073e-01 |   4.921e-02 |   0.000e+00 |        |   1.219e+01 |   0.000e+00 |   YES  |
|        1 |  6.582278e-01 |   2.328e-02 |   1.820e+00 |    OK  |   2.177e+01 |   1.000e+00 |   YES  |
|        2 |  5.706490e-01 |   2.241e-02 |   2.360e+00 |    OK  |   2.541e+01 |   1.000e+00 |   YES  |
|        3 |  5.677090e-01 |   2.666e-02 |   7.583e-01 |    OK  |   1.092e+01 |   1.000e+00 |   YES  |
|        4 |  5.620806e-01 |   5.524e-03 |   3.335e-01 |    OK  |   9.973e+00 |   1.000e+00 |   YES  |
|        5 |  5.616054e-01 |   1.428e-03 |   1.025e-01 |    OK  |   1.736e+01 |   1.000e+00 |   YES  |
|        6 |  5.614779e-01 |   4.446e-04 |   8.350e-02 |    OK  |   2.507e+01 |   1.000e+00 |   YES  |
|        7 |  5.614653e-01 |   4.118e-04 |   2.466e-02 |    OK  |   2.105e+01 |   1.000e+00 |   YES  |
|        8 |  5.614620e-01 |   1.307e-04 |   1.373e-02 |    OK  |   2.002e+01 |   1.000e+00 |   YES  |
|        9 |  5.614615e-01 |   9.318e-05 |   4.128e-03 |    OK  |   3.683e+01 |   1.000e+00 |   YES  |
|       10 |  5.614611e-01 |   4.579e-05 |   8.785e-03 |    OK  |   6.170e+01 |   1.000e+00 |   YES  |
|       11 |  5.614610e-01 |   1.232e-05 |   1.582e-03 |    OK  |   2.000e+01 |   5.000e-01 |   YES  |
|       12 |  5.614610e-01 |   3.174e-06 |   4.742e-04 |    OK  |   2.510e+01 |   1.000e+00 |   YES  |
|       13 |  5.614610e-01 |   7.896e-07 |   1.683e-04 |    OK  |   2.959e+01 |   1.000e+00 |   YES  |

         Infinity norm of the final gradient = 7.896e-07
              Two norm of the final step     = 1.683e-04, TolX   = 1.000e-06
Relative infinity norm of the final gradient = 7.896e-07, TolFun = 1.000e-06
EXIT: Local minimum found.

Постройте выбранные функции.

figure
plot(nca.FeatureWeights,'ro')
grid on
xlabel('Feature index')
ylabel('Feature weight')

Figure contains an axes object. The axes object contains an object of type line.

Постройте адаптированные значения.

figure
fitted = predict(nca,X);
plot(y,'r.')
hold on
plot(fitted,'b-')
xlabel('index')
ylabel('Fitted values')

Figure contains an axes object. The axes object contains 2 objects of type line.

В этом случае потеря не затронута выбросами, и результаты основаны на большинстве значений наблюдения. fsrnca обнаруживает предикторы 4, 7, и 13 как соответствующие функции и не выбирает никакие другие функции.

Почему выбор функции потерь влияет на результаты?

Во-первых, вычислите функции потерь для серии значений для различия между двумя наблюдениями.

deltay = linspace(-10,10,1000)';

Вычислите пользовательские значения функции потерь.

customlossvals = customlossFcn(deltay,0);

Вычислите эпсилон нечувствительная функция потерь и значения.

epsinsensitive = @(yi,yj,E) max(0,abs(yi-yj')-E); 
epsinsenvals = epsinsensitive(deltay,0,0.5);

Вычислите функцию потерь MSE и значения.

mse = @(yi,yj) (yi-yj').^2;
msevals = mse(deltay,0);

Теперь постройте функции потерь, чтобы видеть их различие и почему они влияют на результаты в способе, которым они делают.

figure
plot(deltay,customlossvals,'g-',deltay,epsinsenvals,'b-',deltay,msevals,'r-')
xlabel('(yi - yj)')
ylabel('loss(yi,yj)')
legend('customloss','epsiloninsensitive','mse')
ylim([0 20])

Figure contains an axes object. The axes object contains 3 objects of type line. These objects represent customloss, epsiloninsensitive, mse.

Как различие между двумя увеличениями значений отклика, MSE увеличивается квадратично, который делает его очень чувствительным к выбросам. Как fsrnca попытки минимизировать эту потерю, это заканчивает тем, что идентифицировало больше функций как релевантное. Нечувствительная потеря эпсилона является более стойкой к выбросам, чем MSE, но в конечном счете это действительно начинает увеличиваться линейно как различие между двумя увеличениями наблюдений. Как различие между двумя наблюдениями увеличиваются, устойчивая функция потерь действительно приближается 1 и остается в том значении даже при том, что различие между наблюдениями продолжает увеличиваться. Из три, это является самым устойчивым к выбросам.

Смотрите также

| | | |

Похожие темы

Документация Statistics and Machine Learning Toolbox

Поддержка

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте