Одномерная функция, занимающая место для регрессии с помощью F - тесты
idx = fsrftest(Tbl,ResponseVarName)Tbl содержит переменные предикторы и переменную отклика и ResponseVarName имя переменной отклика в Tbl. Функция возвращает idx, который содержит индексы предикторов, упорядоченных важностью предиктора, означая idx(1) индекс самого важного предиктора. Можно использовать idx выбрать важные предикторы для проблем регрессии.
idx = fsrftest(___,Name,Value)
Оцените предикторы в числовой матрице и создайте столбиковую диаграмму баллов важности предиктора.
Загрузите выборочные данные.
load robotarm.matrobotarm набор данных содержит 7 168 учебных наблюдений (Xtrain и ytrain) и 1 024 тестовых наблюдения (Xtest и ytest) с 32 функциями [1][2].
Оцените предикторы с помощью учебных наблюдений.
[idx,scores] = fsrftest(Xtrain,ytrain);
Значения в scores отрицательные журналы p-значений. Если p-значение меньше, чем eps(0), затем соответствующим значением баллов является Inf. Прежде, чем создать столбиковую диаграмму, определите ли scores включает Inf значения.
find(isinf(scores))
ans = 1x0 empty double row vector
scores не включает Inf значения. Если scores включает Inf значения, можно заменить Inf большим числовым номером прежде, чем создать столбиковую диаграмму в целях визуализации. Для получения дополнительной информации смотрите Предикторы Ранга в Таблице.
Создайте столбиковую диаграмму баллов важности предиктора.
bar(scores(idx)) xlabel('Predictor rank') ylabel('Predictor importance score')
Выберите лучшие пять самых важных предикторов. Найдите столбцы этих предикторов в Xtrain.
idx(1:5)
ans = 1×5
30 24 10 4 5
30-й столбец Xtrain самый важный предиктор ytrain.
Оцените предикторы в таблице и создайте столбиковую диаграмму баллов важности предиктора.
Если ваши данные находятся в таблице и fsrftest оценивает подмножество переменных в таблице, затем функция индексирует переменные с помощью только подмножество. Поэтому хорошая практика должна переместить предикторы, которые вы не хотите оценивать в конец таблицы. Переместите переменную отклика и вектор веса наблюдения также. Затем индексы выходных аргументов сопоставимы с индексами таблицы. Можно переместить переменные в таблицу с помощью movevars функция.
Этот пример использует данные о Морском ушке [3][4] от Репозитория Машинного обучения UCI [5].
Загрузите данные и сохраните их в вашей текущей папке с именем 'abalone.csv'.
url = 'https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/abalone/abalone.data'; websave('abalone.csv',url);
Считайте данные в таблице.
tbl = readtable('abalone.csv','Filetype','text','ReadVariableNames',false); tbl.Properties.VariableNames = {'Sex','Length','Diameter','Height', ... 'WWeight','SWeight','VWeight','ShWeight','NoShellRings'};
Предварительно просмотрите первые несколько строк таблицы.
head(tbl)
ans=8×9 table
Sex Length Diameter Height WWeight SWeight VWeight ShWeight NoShellRings
_____ ______ ________ ______ _______ _______ _______ ________ ____________
{'M'} 0.455 0.365 0.095 0.514 0.2245 0.101 0.15 15
{'M'} 0.35 0.265 0.09 0.2255 0.0995 0.0485 0.07 7
{'F'} 0.53 0.42 0.135 0.677 0.2565 0.1415 0.21 9
{'M'} 0.44 0.365 0.125 0.516 0.2155 0.114 0.155 10
{'I'} 0.33 0.255 0.08 0.205 0.0895 0.0395 0.055 7
{'I'} 0.425 0.3 0.095 0.3515 0.141 0.0775 0.12 8
{'F'} 0.53 0.415 0.15 0.7775 0.237 0.1415 0.33 20
{'F'} 0.545 0.425 0.125 0.768 0.294 0.1495 0.26 16
Последняя переменная в таблице является переменной отклика.
Оцените предикторы в tbl. Задайте последний столбец NoShellRings как переменная отклика.
[idx,scores] = fsrftest(tbl,'NoShellRings')idx = 1×8
3 4 5 7 8 2 6 1
scores = 1×8
447.6891 736.9619 Inf Inf Inf 604.6692 Inf Inf
Значения в scores отрицательные журналы p-значений. Если p-значение меньше, чем eps(0), затем соответствующим значением баллов является Inf. Прежде, чем создать столбиковую диаграмму, определите ли scores включает Inf значения.
idxInf = find(isinf(scores))
idxInf = 1×5
3 4 5 7 8
scores включает пять Inf значения.
Создайте столбиковую диаграмму баллов важности предиктора. Используйте имена предиктора для меток в виде галочки оси X.
bar(scores(idx)) xlabel('Predictor rank') ylabel('Predictor importance score') xticklabels(strrep(tbl.Properties.VariableNames(idx),'_','\_')) xtickangle(45)
bar функция не строит панелей для Inf значения. Для Inf значения, панели графика, которые имеют ту же длину как самый большой конечный счет.
hold on bar(scores(idx(length(idxInf)+1))*ones(length(idxInf),1)) legend('Finite Scores','Inf Scores') hold off
Столбчатый график отображает конечные баллы и баллы Inf с помощью различных цветов.
[1] Расмуссен, C. E. Р. М. Нил, Г. Э. Хинтон, Д. ван Кэмп, M. Повторно поклянитесь, З. Гэхрэмани, Р. Кастра и Р. Тибширэни. Руководство DELVE, 1996.
[2] Университет Торонто, кафедра информатики. Пашите наборы данных.
[3] Нэш, W.J., Т. Л. Селлерс, С. Р. Тэлбот, А. Дж. Которн и В. Б. Форд. "Биология Населения Морского ушка (разновидности Haliotis) на Тасмании. I. Морское ушко Blacklip (H. rubra) от Северного Побережья и Островов Пролива Басса". Морское Деление Рыболовства, Технический отчет № 48, 1994.
[4] Во, S. "Расширяя и Тестируя Каскадной Корреляции в сравнении с эталоном: Расширения Архитектуры Каскадной Корреляции и Сравнительное тестирование Feedforward Контролируемые Искусственные Нейронные сети". Университет тезиса Факультета информатики Тасмании, 1995.
[5] Личмен, M. Репозиторий Машинного обучения UCI. Ирвин, CA: Калифорнийский университет, Школа Информатики и вычислительной техники, 2013. http://archive.ics.uci.edu/ml.