CompactClassificationSVM

Компактная машина опорных векторов (SVM) для и бинарной классификации одного класса

Описание

CompactClassificationSVM компактная версия классификатора машины опорных векторов (SVM). Компактный классификатор не включает данные, используемые для обучения классификатор SVM. Поэтому вы не можете выполнить некоторые задачи, такие как перекрестная проверка, с помощью компактного классификатора. Используйте компактный классификатор SVM для задач, таких как предсказание меток новых данных.

Создание

Создайте CompactClassificationSVM модель от полного, обученного ClassificationSVM классификатор при помощи compact.

Свойства

развернуть все

Свойства SVM

`Alpha` — Обученные коэффициенты классификатора
числовой вектор

Это свойство доступно только для чтения.

Обученные коэффициенты классификатора в виде s-by-1 числовой вектор. s является количеством векторов поддержки в обученном классификаторе, sum(Mdl.IsSupportVector).

Alpha содержит обученные коэффициенты классификатора от двойной проблемы, то есть, предполагаемых множителей Лагранжа. Если вы удаляете копии при помощи RemoveDuplicates аргумент пары "имя-значение" fitcsvm, затем для данного набора дублирующихся наблюдений, которые являются векторами поддержки, Alpha содержит один коэффициент, соответствующий целому набору. Таким образом, MATLAB^® приписывает ненулевой коэффициент одному наблюдению от набора копий и коэффициент 0 ко всем другим дублирующимся наблюдениям в наборе.

Типы данных: single | double

`Beta` — Линейные коэффициенты предиктора
числовой вектор

Это свойство доступно только для чтения.

Линейные коэффициенты предиктора в виде числового вектора. Длина Beta равно количеству предикторов, используемых, чтобы обучить модель.

MATLAB расширяет категориальные переменные в данных о предикторе с помощью полного фиктивного кодирования. Таким образом, MATLAB создает одну фиктивную переменную для каждого уровня каждой категориальной переменной. Beta хранилища одно значение для каждого переменного предиктора, включая фиктивные переменные. Например, если существует три предиктора, один из которых является категориальной переменной с тремя уровнями, затем Beta числовой вектор, содержащий пять значений.

Если KernelParameters.Function 'linear', затем классификационная оценка для наблюдения x

$f (x) = (x / s)' β + b .$

Mdl хранилища β, b и s в свойствах Beta, Bias, и KernelParameters.Scale, соответственно.

Чтобы оценить классификационные оценки вручную, необходимо сначала применить любые преобразования к данным о предикторе, которые были применены во время обучения. А именно, если вы задаете 'Standardize',true при использовании fitcsvm, затем необходимо стандартизировать данные о предикторе вручную при помощи среднего Mdl.Mu и стандартное отклонение Mdl.Sigma, и затем разделите результат на шкалу ядра в Mdl.KernelParameters.Scale.

Все функции SVM, такой как resubPredict и predict, примените любое необходимое преобразование перед оценкой.

Если KernelParameters.Function не 'linear', затем Beta isempty).

Типы данных: single | double

`Bias` — Сместите термин
скаляр

Это свойство доступно только для чтения.

Сместите термин в виде скаляра.

Типы данных: single | double

`KernelParameters` — Параметры ядра
массив структур

Это свойство доступно только для чтения.

Параметры ядра в виде массива структур. Свойство параметров ядра содержит поля, перечисленные в этой таблице.

Поле	Описание
Функция	Функция ядра использовалась для расчета элементов матрицы Грамма. Для получения дополнительной информации смотрите `'KernelFunction'`.
Шкала	Масштабный коэффициент ядра раньше масштабировал все элементы данных о предикторе, на которых обучена модель. Для получения дополнительной информации смотрите `'KernelScale'`.

Отобразить значения KernelParameters, используйте запись через точку. Например, Mdl.KernelParameters.Scale отображает значение масштабного коэффициента ядра.

Программное обеспечение принимает KernelParameters как входные параметры и не изменяет их.

Типы данных: struct

`SupportVectorLabels` — Поддержите векторные метки класса
s-by-1 числовой вектор

Это свойство доступно только для чтения.

Поддержите векторные метки класса в виде s-by-1 числовой вектор. s является количеством векторов поддержки в обученном классификаторе, sum(Mdl.IsSupportVector).

Значение +1 в SupportVectorLabels указывает, что соответствующий вектор поддержки находится в положительном классе (ClassNames{2}). Значение –1 указывает, что соответствующий вектор поддержки находится в отрицательном классе (ClassNames{1}).

Если вы удаляете копии при помощи RemoveDuplicates аргумент пары "имя-значение" fitcsvm, затем для данного набора дублирующихся наблюдений, которые являются векторами поддержки, SupportVectorLabels содержит одну уникальную метку вектора поддержки.

Типы данных: single | double

`SupportVectors` — Поддержите векторы
s-by-p числовая матрица

Это свойство доступно только для чтения.

Поддержите векторы в обученном классификаторе в виде s-by-p числовая матрица. s является количеством векторов поддержки в обученном классификаторе, sum(Mdl.IsSupportVector), и p является количеством переменных предикторов в данных о предикторе.

SupportVectors содержит строки данных о предикторе X тот MATLAB считает векторами поддержки. Если вы задаете 'Standardize',true когда обучение использование классификатора SVM fitcsvm, затем SupportVectors содержит стандартизированные строки X.

Если вы удаляете копии при помощи RemoveDuplicates аргумент пары "имя-значение" fitcsvm, затем для данного набора дублирующихся наблюдений, которые являются векторами поддержки, SupportVectors содержит один уникальный вектор поддержки.

Типы данных: single | double

Другие свойства классификации

`CategoricalPredictors` — Категориальные индексы предиктора
вектор из положительных целых чисел | `[]`

Это свойство доступно только для чтения.

Категориальные индексы предиктора в виде вектора из положительных целых чисел. CategoricalPredictors содержит значения индекса, указывающие, что соответствующие предикторы являются категориальными. Значения индекса между 1 и p, где p количество предикторов, используемых, чтобы обучить модель. Если ни один из предикторов не является категориальным, то это свойство пусто ([]).

Типы данных: double

`ClassNames` — Уникальные метки класса
категориальный массив | символьный массив | логический вектор | числовой вектор | массив ячеек из символьных векторов

Это свойство доступно только для чтения.

Уникальные метки класса, используемые в обучении в виде категориального или символьного массива, логического или числового вектора или массива ячеек из символьных векторов. ClassNames имеет совпадающий тип данных, когда класс маркирует Y. (Программное обеспечение обрабатывает строковые массивы как массивы ячеек из символьных векторов.) ClassNames также определяет порядок класса.

`Cost` — Misclassification стоится
числовая квадратная матрица

Это свойство доступно только для чтения.

Стоимость Misclassification в виде числовой квадратной матрицы, где Cost(i,j) стоимость классификации точки в класс j если его истинным классом является i.

Во время обучения обновлений программного обеспечения априорные вероятности путем слияния штрафов описаны в матрице стоимости.

Для изучения 2D класса, Cost всегда имеет эту форму: Cost(i,j) = 1 если i ~= j, и Cost(i,j) = 0 если i = j. Строки соответствуют истинному классу, и столбцы соответствуют предсказанному классу. Порядок строк и столбцов Cost соответствует порядку классов в ClassNames.
Для изучения одного класса, Cost = 0.

Для получения дополнительной информации см. Алгоритмы.

Типы данных: double

`ExpandedPredictorNames` — Расширенные имена предиктора
массив ячеек из символьных векторов

Это свойство доступно только для чтения.

Расширенный предиктор называет в виде массива ячеек из символьных векторов.

Если модель использует фиктивное переменное кодирование для категориальных переменных, то ExpandedPredictorNames включает имена, которые описывают расширенные переменные. В противном случае, ExpandedPredictorNames совпадает с PredictorNames.

Типы данных: cell

`Mu` — Средние значения предиктора
числовой вектор | `[]`

Это свойство доступно только для чтения.

Предиктор означает в виде числового вектора. Если вы задаете 'Standardize',1 или 'Standardize',true когда вы обучаете использование классификатора SVM fitcsvm, затем длина Mu равно количеству предикторов.

MATLAB расширяет категориальные переменные в данных о предикторе с помощью полного фиктивного кодирования. Таким образом, MATLAB создает одну фиктивную переменную для каждого уровня каждой категориальной переменной. Mu хранилища одно значение для каждого переменного предиктора, включая фиктивные переменные. Однако MATLAB не стандартизирует столбцы, которые содержат категориальные переменные.

Если вы устанавливаете 'Standardize',false когда вы обучаете использование классификатора SVM fitcsvm, затем Mu пустой вектор ([]).

Типы данных: single | double

`PredictorNames` — Имена переменного предиктора
массив ячеек из символьных векторов

Это свойство доступно только для чтения.

Переменный предиктор называет в виде массива ячеек из символьных векторов. Порядок элементов PredictorNames соответствует порядку, в котором имена предиктора появляются в обучающих данных.

Типы данных: cell

`Prior` — Априорные вероятности
числовой вектор

Это свойство доступно только для чтения.

Априорные вероятности для каждого класса в виде числового вектора. Порядок элементов Prior соответствует элементам Mdl.ClassNames.

Для изучения 2D класса, если вы задаете матрицу стоимости, затем обновления программного обеспечения априорные вероятности путем слияния штрафов, описанных в матрице стоимости.

Для получения дополнительной информации см. Алгоритмы.

Типы данных: single | double

`ScoreTransform` — Выиграйте преобразование
вектор символов | указатель на функцию

Выиграйте преобразование в виде вектора символов или указателя на функцию. ScoreTransform представляет встроенную функцию преобразования или указатель на функцию для преобразования предсказанных классификационных оценок.

Чтобы изменить преобразование счета функционируют к function, например, используйте запись через точку.

Для встроенной функции введите вектор символов.

Mdl.ScoreTransform = 'function';

Эта таблица описывает доступные встроенные функции.

Значение	Описание
`'doublelogit'`	1/(1 + e^–2x)
`'invlogit'`	журнал (x / (1 – x))
`'ismax'`	Устанавливает счет к классу с самым большим счетом к 1 и устанавливает музыку ко всем другим классам к 0
`'logit'`	1/(1 + e^–x)
`'none'` или `'identity'`	x (никакое преобразование)
`'sign'`	– 1 для x <0 0 для x = 0 1 для x> 0
`'symmetric'`	2x – 1
`'symmetricismax'`	Устанавливает счет к классу с самым большим счетом к 1 и устанавливает музыку ко всем другим классам к –1
`'symmetriclogit'`	2/(1 + e^–x) – 1

Для функции MATLAB или функции, которую вы задаете, введите ее указатель на функцию.
```
Mdl.ScoreTransform = @function;
```
function должен принять матрицу (исходные баллы) и возвратить матрицу, одного размера (преобразованные баллы).

Типы данных: char | function_handle

`Sigma` — Стандартные отклонения предиктора
`[]` (значение по умолчанию) | числовой вектор

Это свойство доступно только для чтения.

Стандартные отклонения предиктора в виде числового вектора.

Если вы задаете 'Standardize',true когда вы обучаете использование классификатора SVM fitcsvm, затем длина Sigma равно количеству переменных предикторов.

MATLAB расширяет категориальные переменные в данных о предикторе с помощью полного фиктивного кодирования. Таким образом, MATLAB создает одну фиктивную переменную для каждого уровня каждой категориальной переменной. Sigma хранилища одно значение для каждого переменного предиктора, включая фиктивные переменные. Однако MATLAB не стандартизирует столбцы, которые содержат категориальные переменные.

Если вы устанавливаете 'Standardize',false когда вы обучаете использование классификатора SVM fitcsvm, затем Sigma пустой вектор ([]).

Типы данных: single | double

Функции объекта

`compareHoldout`	Сравните точность двух моделей классификации с помощью новых данных
`discardSupportVectors`	Отбросьте векторы поддержки для линейного классификатора машины опорных векторов (SVM)
`edge`	Найдите ребро классификации для классификатора машины опорных векторов (SVM)
`fitPosterior`	Подходящие апостериорные вероятности для компактного классификатора машины опорных векторов (SVM)
`incrementalLearner`	Преобразуйте бинарную модель машины опорных векторов (SVM) классификации в инкрементного ученика
`lime`	Локальные поддающиеся толкованию объяснения модели агностические (LIME)
`loss`	Найдите ошибку классификации для классификатора машины опорных векторов (SVM)
`margin`	Найдите поля классификации для классификатора машины опорных векторов (SVM)
`partialDependence`	Вычислите частичную зависимость
`plotPartialDependence`	Создайте графики отдельного условного ожидания (ICE) и частичный график зависимости (PDP)
`predict`	Классифицируйте наблюдения с помощью классификатора машины опорных векторов (SVM)
`shapley`	Шепли оценивает
`update`	Обновите параметры модели для генерации кода

Примеры

свернуть все

Уменьшайте размер классификатора SVM

Скрипт Open Live Script

Уменьшайте размер машины вектора полной поддержки (SVM) классификатор путем удаления обучающих данных. Полные классификаторы SVM (то есть, ClassificationSVM классификаторы), содержат обучающие данные. Чтобы повысить эффективность, используйте меньший классификатор.

Загрузите ionosphere набор данных.

load ionosphere

Обучите классификатор SVM. Стандартизируйте данные о предикторе и задайте порядок классов.

SVMModel = fitcsvm(X,Y,'Standardize',true,...
    'ClassNames',{'b','g'})

SVMModel = 
  ClassificationSVM
             ResponseName: 'Y'
    CategoricalPredictors: []
               ClassNames: {'b'  'g'}
           ScoreTransform: 'none'
          NumObservations: 351
                    Alpha: [90x1 double]
                     Bias: -0.1343
         KernelParameters: [1x1 struct]
                       Mu: [0.8917 0 0.6413 0.0444 0.6011 0.1159 0.5501 ... ]
                    Sigma: [0.3112 0 0.4977 0.4414 0.5199 0.4608 0.4927 ... ]
           BoxConstraints: [351x1 double]
          ConvergenceInfo: [1x1 struct]
          IsSupportVector: [351x1 logical]
                   Solver: 'SMO'


  Properties, Methods

SVMModel ClassificationSVM классификатор.

Уменьшайте размер классификатора SVM.

CompactSVMModel = compact(SVMModel)

CompactSVMModel = 
  CompactClassificationSVM
             ResponseName: 'Y'
    CategoricalPredictors: []
               ClassNames: {'b'  'g'}
           ScoreTransform: 'none'
                    Alpha: [90x1 double]
                     Bias: -0.1343
         KernelParameters: [1x1 struct]
                       Mu: [0.8917 0 0.6413 0.0444 0.6011 0.1159 0.5501 ... ]
                    Sigma: [0.3112 0 0.4977 0.4414 0.5199 0.4608 0.4927 ... ]
           SupportVectors: [90x34 double]
      SupportVectorLabels: [90x1 double]


  Properties, Methods

CompactSVMModel CompactClassificationSVM классификатор.

Отобразите объем памяти, используемый каждым классификатором.

whos('SVMModel','CompactSVMModel')

  Name                 Size             Bytes  Class                                                 Attributes

  CompactSVMModel      1x1              31058  classreg.learning.classif.CompactClassificationSVM              
  SVMModel             1x1             141148  ClassificationSVM

Полный классификатор SVM (SVMModel) больше чем в четыре раза больше, чем компактный классификатор SVM (CompactSVMModel).

Чтобы пометить новые наблюдения эффективно, можно удалить SVMModel от MATLAB® Workspace, и затем передают CompactSVMModel и новые значения предиктора к predict.

Чтобы далее уменьшать размер компактного классификатора SVM, используйте discardSupportVectors функционируйте, чтобы отбросить векторы поддержки.

Обучите и перекрестный подтвердите классификатор SVM

Скрипт Open Live Script

Загрузите ionosphere набор данных.

load ionosphere

Обучите и перекрестный подтвердите классификатор SVM. Стандартизируйте данные о предикторе и задайте порядок классов.

rng(1);  % For reproducibility
CVSVMModel = fitcsvm(X,Y,'Standardize',true,...
    'ClassNames',{'b','g'},'CrossVal','on')

CVSVMModel = 
  ClassificationPartitionedModel
    CrossValidatedModel: 'SVM'
         PredictorNames: {1x34 cell}
           ResponseName: 'Y'
        NumObservations: 351
                  KFold: 10
              Partition: [1x1 cvpartition]
             ClassNames: {'b'  'g'}
         ScoreTransform: 'none'


  Properties, Methods

CVSVMModel ClassificationPartitionedModel перекрестный подтвержденный классификатор SVM. По умолчанию программное обеспечение реализует 10-кратную перекрестную проверку.

В качестве альтернативы можно перекрестный подтвердить обученный ClassificationSVM классификатор путем передачи его crossval.

Смотрите один из обученных сгибов с помощью записи через точку.

CVSVMModel.Trained{1}

ans = 
  CompactClassificationSVM
             ResponseName: 'Y'
    CategoricalPredictors: []
               ClassNames: {'b'  'g'}
           ScoreTransform: 'none'
                    Alpha: [78x1 double]
                     Bias: -0.2209
         KernelParameters: [1x1 struct]
                       Mu: [0.8888 0 0.6320 0.0406 0.5931 0.1205 0.5361 ... ]
                    Sigma: [0.3149 0 0.5033 0.4441 0.5255 0.4663 0.4987 ... ]
           SupportVectors: [78x34 double]
      SupportVectorLabels: [78x1 double]


  Properties, Methods

Каждым сгибом является CompactClassificationSVM классификатор, обученный на 90% данных.

Оцените ошибку обобщения.

genError = kfoldLoss(CVSVMModel)

genError = 0.1168

В среднем ошибка обобщения составляет приблизительно 12%.

Ссылки

[1] Hastie, T., Р. Тибширэни и Дж. Фридман. Элементы статистического изучения, второго выпуска. Нью-Йорк: Спрингер, 2008.

[2] Scholkopf, B., Дж. К. Платт, Дж. К. Шейв-Тейлор, А. Дж. Смола и Р. К. Уильямсон. “Оценивая Поддержку Высоко-размерного Распределения”. Нейронный Расчет. Издание 13, Номер 7, 2001, стр 1443–1471.

[3] Christianini, N. и Дж. К. Шейв-Тейлор. Введение в машины опорных векторов и другое основанное на ядре изучение методов. Кембридж, Великобритания: Издательство Кембриджского университета, 2000.

[4] Scholkopf, B. и A. Смола. Изучение с ядрами: машины опорных векторов, регуляризация, оптимизация и вне, адаптивный расчет и машинное обучение. Кембридж, MA: нажатие MIT, 2002.

Расширенные возможности

Генерация кода C/C++
Генерация кода C и C++ с помощью MATLAB® Coder™.

Указания и ограничения по применению:

Для получения дополнительной информации смотрите Введение в Генерацию кода.

Темы

Введенный в R2014a

Документация

CompactClassificationSVM

Описание

Создание

Свойства

Свойства SVM

`Alpha` — Обученные коэффициенты классификатора
числовой вектор

`Beta` — Линейные коэффициенты предиктора
числовой вектор

`Bias` — Сместите термин
скаляр

`KernelParameters` — Параметры ядра
массив структур

`SupportVectorLabels` — Поддержите векторные метки класса
s-by-1 числовой вектор

`SupportVectors` — Поддержите векторы
s-by-p числовая матрица

Другие свойства классификации

`CategoricalPredictors` — Категориальные индексы предиктора
вектор из положительных целых чисел | `[]`

`ClassNames` — Уникальные метки класса
категориальный массив | символьный массив | логический вектор | числовой вектор | массив ячеек из символьных векторов

`Cost` — Misclassification стоится
числовая квадратная матрица

`ExpandedPredictorNames` — Расширенные имена предиктора
массив ячеек из символьных векторов

`Mu` — Средние значения предиктора
числовой вектор | `[]`

`PredictorNames` — Имена переменного предиктора
массив ячеек из символьных векторов

`Prior` — Априорные вероятности
числовой вектор

`ScoreTransform` — Выиграйте преобразование
вектор символов | указатель на функцию

`Sigma` — Стандартные отклонения предиктора
`[]` (значение по умолчанию) | числовой вектор

Функции объекта

Примеры

Уменьшайте размер классификатора SVM

Обучите и перекрестный подтвердите классификатор SVM

Ссылки

Расширенные возможности

Генерация кода C/C++
Генерация кода C и C++ с помощью MATLAB® Coder™.

Смотрите также

Темы

Документация Statistics and Machine Learning Toolbox

Поддержка

Документация

CompactClassificationSVM

Описание

Создание

Свойства

Свойства SVM

Alpha — Обученные коэффициенты классификатора числовой вектор

Beta — Линейные коэффициенты предиктора числовой вектор

Bias — Сместите термин скаляр

KernelParameters — Параметры ядра массив структур

SupportVectorLabels — Поддержите векторные метки класса s-by-1 числовой вектор

SupportVectors — Поддержите векторы s-by-p числовая матрица

Другие свойства классификации

CategoricalPredictors — Категориальные индексы предиктора вектор из положительных целых чисел | []

ClassNames — Уникальные метки класса категориальный массив | символьный массив | логический вектор | числовой вектор | массив ячеек из символьных векторов

Cost — Misclassification стоится числовая квадратная матрица

ExpandedPredictorNames — Расширенные имена предиктора массив ячеек из символьных векторов

Mu — Средние значения предиктора числовой вектор | []

PredictorNames — Имена переменного предиктора массив ячеек из символьных векторов

Prior — Априорные вероятности числовой вектор

ScoreTransform — Выиграйте преобразование вектор символов | указатель на функцию

Sigma — Стандартные отклонения предиктора [] (значение по умолчанию) | числовой вектор

Функции объекта

Примеры

Уменьшайте размер классификатора SVM

Обучите и перекрестный подтвердите классификатор SVM

Ссылки

Расширенные возможности

Генерация кода C/C++ Генерация кода C и C++ с помощью MATLAB® Coder™.

Смотрите также

Темы

Документация Statistics and Machine Learning Toolbox

Поддержка

`Alpha` — Обученные коэффициенты классификатора
числовой вектор

`Beta` — Линейные коэффициенты предиктора
числовой вектор

`Bias` — Сместите термин
скаляр

`KernelParameters` — Параметры ядра
массив структур

`SupportVectorLabels` — Поддержите векторные метки класса
s-by-1 числовой вектор

`SupportVectors` — Поддержите векторы
s-by-p числовая матрица

`CategoricalPredictors` — Категориальные индексы предиктора
вектор из положительных целых чисел | `[]`

`ClassNames` — Уникальные метки класса
категориальный массив | символьный массив | логический вектор | числовой вектор | массив ячеек из символьных векторов

`Cost` — Misclassification стоится
числовая квадратная матрица

`ExpandedPredictorNames` — Расширенные имена предиктора
массив ячеек из символьных векторов

`Mu` — Средние значения предиктора
числовой вектор | `[]`

`PredictorNames` — Имена переменного предиктора
массив ячеек из символьных векторов

`Prior` — Априорные вероятности
числовой вектор

`ScoreTransform` — Выиграйте преобразование
вектор символов | указатель на функцию

`Sigma` — Стандартные отклонения предиктора
`[]` (значение по умолчанию) | числовой вектор

Генерация кода C/C++
Генерация кода C и C++ с помощью MATLAB® Coder™.