updateMetrics

Обновите показатели производительности в наивной модели классификации Бейеса для пошагового обучения, данного новые данные

свернуть все на странице

Синтаксис

Mdl = updateMetrics(Mdl,X,Y)

Mdl = updateMetrics(Mdl,X,Y,'Weights',Weights)

Описание

Учитывая потоковую передачу данных, updateMetrics измеряет уровень сконфигурированной наивной модели классификации Бейеса для пошагового обучения (incrementalClassificationNaiveBayes объект. updateMetrics хранит показатели производительности в выходной модели.

updateMetrics допускает гибкое пошаговое обучение. После того, как вы вызываете функцию, чтобы обновить метрики производительности модели на входящем фрагменте данных, можно выполнить другие действия, прежде чем вы обучите модель к данным. Например, можно решить, необходимо ли обучить основанное на модели на его эффективности на фрагменте данных. В качестве альтернативы можно и обновить метрики производительности модели и обучить модель на данных, когда это прибывает, в одном вызове, при помощи updateMetricsAndFit функция.

Чтобы измерить производительность модели на заданном пакете данных, вызвать loss вместо этого.

пример

Mdl = updateMetrics(Mdl,X,Y) возвращает наивную модель классификации Бейеса для пошагового обучения Mdl, который является входом наивная модель классификации Бейеса для пошагового обучения Mdl измененный, чтобы содержать метрики производительности модели на входящем предикторе и данных об ответе, X и Y соответственно.

Когда входной моделью является warm (Mdl.IsWarm true), updateMetrics перезаписи ранее вычислили метрики, сохраненные в Metrics свойство, с новыми значениями. В противном случае, updateMetrics хранилища NaN значения в Metrics вместо этого.

Модели ввода и вывода имеют совпадающий тип данных.

пример

Mdl = updateMetrics(Mdl,X,Y,'Weights',Weights) задает веса наблюдения Weights.

Примеры

свернуть все

Отследите эффективность инкрементной модели

Скрипт Open Live Script

Обучите наивную модель классификации Бейеса при помощи fitcnb, преобразуйте его в инкрементного ученика, и затем отследите его эффективность к потоковой передаче данных.

Загрузите и предварительно обработайте данные

Загрузите набор данных деятельности человека. Случайным образом переставьте данные.

load humanactivity
rng(1); % For reproducibility
n = numel(actid);
idx = randsample(n,n);
X = feat(idx,:);
Y = actid(idx);

Для получения дополнительной информации на наборе данных, введите Description в командной строке.

Обучите наивную байесовую модель классификации

Подбирайте наивную модель классификации Бейеса к случайной выборке половины данных.

idxtt = randsample([true false],n,true);
TTMdl = fitcnb(X(idxtt,:),Y(idxtt))

TTMdl = 
  ClassificationNaiveBayes
              ResponseName: 'Y'
     CategoricalPredictors: []
                ClassNames: [1 2 3 4 5]
            ScoreTransform: 'none'
           NumObservations: 12053
         DistributionNames: {1×60 cell}
    DistributionParameters: {5×60 cell}


  Properties, Methods

TTMdl ClassificationNaiveBayes объект модели, представляющий традиционно обученную модель.

Преобразуйте обученную модель

Преобразуйте традиционно обученную модель классификации в наивную модель классификации Бейеса для пошагового обучения.

IncrementalMdl = incrementalLearner(TTMdl)

IncrementalMdl = 
  incrementalClassificationNaiveBayes

                    IsWarm: 1
                   Metrics: [1×2 table]
                ClassNames: [1 2 3 4 5]
            ScoreTransform: 'none'
         DistributionNames: {1×60 cell}
    DistributionParameters: {5×60 cell}


  Properties, Methods

Инкрементная модель является теплой. Поэтому updateMetrics может отследить метрические определенные данные производительности модели.

Отследите показатели производительности

Отследите производительность модели на остальной части данных при помощи updateMetrics функция. Симулируйте поток данных путем обработки 50 наблюдений за один раз. В каждой итерации:

Вызовите updateMetrics обновить совокупное и окно минимальная стоимость модели, учитывая входящий фрагмент наблюдений. Перезапишите предыдущую инкрементную модель, чтобы обновить потери в Metrics свойство. Обратите внимание на то, что функция не подбирает модель к фрагменту данных — фрагмент является "новыми" данными для модели.
Сохраните минимальную стоимость и среднее значение первого предиктора в первом классе $μ_{11}$ .

% Preallocation
idxil = ~idxtt;
nil = sum(idxil);
numObsPerChunk = 50;
nchunk = floor(nil/numObsPerChunk);
mc = array2table(zeros(nchunk,2),'VariableNames',["Cumulative" "Window"]);
mu11 = [IncrementalMdl.DistributionParameters{1,1}(1); zeros(nchunk,1)];
Xil = X(idxil,:);
Yil = Y(idxil);

% Incremental fitting
for j = 1:nchunk
    ibegin = min(nil,numObsPerChunk*(j-1) + 1);
    iend   = min(nil,numObsPerChunk*j);
    idx = ibegin:iend;
    IncrementalMdl = updateMetrics(IncrementalMdl,Xil(idx,:),Yil(idx));
    mc{j,:} = IncrementalMdl.Metrics{"MinimalCost",:};
    mu11(j + 1) = IncrementalMdl.DistributionParameters{1,1}(1);
end

IncrementalMdl incrementalClassificationNaiveBayes объект модели, который отследил производительность модели к наблюдениям в потоке данных.

Постройте график трассировки показателей производительности и оцененного коэффициента $μ_{11}$ .

figure;
subplot(2,1,1)
h = plot(mc.Variables);
xlim([0 nchunk]);
ylabel('Minimal Cost')
legend(h,mc.Properties.VariableNames)
subplot(2,1,2)
plot(mu11)
ylabel('\mu_{11}')
xlim([0 nchunk]);
xlabel('Iteration')

Совокупная потеря устойчива, тогда как потеря окна переходит.

$μ_{11}$ не изменяется потому что updateMetrics не подбирает модель к данным.

Сконфигурируйте инкрементную модель, чтобы отследить показатели производительности и задать веса

Скрипт Open Live Script

Создайте наивную модель классификации Бейеса для пошагового обучения путем вызова incrementalClassificationNaiveBayes и определение максимума 5 ожидаемых классов в данных. Задайте отслеживание misclassification коэффициент ошибок в дополнение к минимальной стоимости.

Mdl = incrementalClassificationNaiveBayes('MaxNumClasses',5,'Metrics',"classiferror");

Mdl incrementalClassificationNaiveBayes модель. Все его свойства только для чтения.

Определите, является ли модель теплой и размер метрического периода прогрева путем запроса свойств модели.

isWarm = Mdl.IsWarm

isWarm = logical
   0

mwp = Mdl.MetricsWarmupPeriod

mwp = 1000

Mdl.IsWarm 0; поэтому, Mdl не является теплым.

Определите количество наблюдений инкрементные подходящие функции, такие как fit, должен обработать прежде, чем измерить уровень модели.

numObsBeforeMetrics = Mdl.MetricsWarmupPeriod

numObsBeforeMetrics = 1000

Загрузите набор данных деятельности человека. Случайным образом переставьте данные.

load humanactivity
n = numel(actid);
rng(1) % For reproducibility
idx = randsample(n,n);
X = feat(idx,:);
Y = actid(idx);

Для получения дополнительной информации на наборе данных, введите Description в командной строке.

Предположим, что данные собрались, когда предмет не перемещался (Y <= 2), имеет дважды качество чем тогда, когда предмет перемещался. Создайте переменную веса, которая приписывает 2 наблюдениям, собранным из все еще предмет, и 1 к движущемуся предмету.

W = ones(n,1) + ~Y;

Реализуйте пошаговое обучение путем выполнения следующих действий в каждой итерации:

Симулируйте поток данных путем обработки фрагмента 50 наблюдений.
Измерьте метрики производительности модели на входящем фрагменте с помощью updateMetrics. Задайте соответствующие веса наблюдения и перезапишите входную модель.
Подбирайте модель к входящему фрагменту. Задайте соответствующие веса наблюдения и перезапишите входную модель.
Хранилище $μ_{11}$ и misclassification коэффициент ошибок, чтобы видеть, как они развиваются во время пошагового обучения.

% Preallocation
numObsPerChunk = 50;
nchunk = floor(n/numObsPerChunk);
ce = array2table(zeros(nchunk,2),'VariableNames',["Cumulative" "Window"]);
mu11 = zeros(nchunk,1);    

% Incremental learning
for j = 1:nchunk
    ibegin = min(n,numObsPerChunk*(j-1) + 1);
    iend   = min(n,numObsPerChunk*j);
    idx = ibegin:iend;
    Mdl = updateMetrics(Mdl,X(idx,:),Y(idx),'Weights',W(idx));
    ce{j,:} = Mdl.Metrics{"ClassificationError",:};
    Mdl = fit(Mdl,X(idx,:),Y(idx),'Weights',W(idx));
    mu11(j) = Mdl.DistributionParameters{1,1}(1);
end

IncrementalMdl incrementalClassificationNaiveBayes объект модели, обученный на всех данных в потоке.

Чтобы видеть, как параметры, развитые во время пошагового обучения, постройте их на отдельных подграфиках.

figure;
subplot(2,1,1)
plot(mu11)
ylabel('\mu_{11}')
xlabel('Iteration')
axis tight
subplot(2,1,2)
plot(ce.Variables);
ylabel('ClassificationError')
xline(numObsBeforeMetrics/numObsPerChunk,'r-.');
xlabel('Iteration')
xlim([0 nchunk]);
legend(ce.Properties.VariableNames)

mdlIsWarm = numObsBeforeMetrics/numObsPerChunk

mdlIsWarm = 20

График предлагает тот fit всегда подбирает модель к данным и updateMetrics не отслеживает ошибку классификации до окончания метрического периода прогрева (20 фрагментов).

Выполните условное обучение

Скрипт Open Live Script

Инкрементно обучите наивную модель классификации Бейеса только, когда ее эффективность ухудшится.

Загрузите набор данных деятельности человека. Случайным образом переставьте данные.

load humanactivity
n = numel(actid);
rng(1) % For reproducibility
idx = randsample(n,n);
X = feat(idx,:);
Y = actid(idx);

Для получения дополнительной информации на наборе данных, введите Description в командной строке.

Сконфигурируйте наивную модель классификации Бейеса для пошагового обучения так, чтобы максимальное количество ожидаемых классов равнялось 5, отслеженный показатель производительности включает misclassification коэффициент ошибок и метрический размер окна 1 000. Подбирайте сконфигурированную модель к первым 1 000 наблюдений.

Mdl = incrementalClassificationNaiveBayes('MaxNumClasses',5,'MetricsWindowSize',1000,...
    'Metrics','classiferror');
initobs = 1000;
Mdl = fit(Mdl,X(1:initobs,:),Y(1:initobs));

Mdl incrementalClassificationNaiveBayes объект модели.

Выполните пошаговое обучение, с условным подбором кривой, путем выполнения этой процедуры для каждой итерации:

Симулируйте поток данных путем обработки фрагмента 100 наблюдений за один раз.
Обновите производительность модели на входящем фрагменте данных.
Подбирайте модель к фрагменту данных только, когда misclassification коэффициент ошибок будет больше 0.05.
При отслеживании эффективности и подбора кривой, перезапишите предыдущую инкрементную модель.
Сохраните misclassification коэффициент ошибок и среднее значение первого предиктора во втором классе $μ_{21}$ чтобы видеть, как они развиваются во время обучения.
Отследите когда fit обучает модель.

% Preallocation
numObsPerChunk = 100;
nchunk = floor((n - initobs)/numObsPerChunk);
mu21 = zeros(nchunk,1);
ce = array2table(nan(nchunk,2),'VariableNames',["Cumulative" "Window"]);
trained = false(nchunk,1);

% Incremental fitting
for j = 1:nchunk
    ibegin = min(n,numObsPerChunk*(j-1) + 1 + initobs);
    iend   = min(n,numObsPerChunk*j + initobs);
    idx = ibegin:iend;
    Mdl = updateMetrics(Mdl,X(idx,:),Y(idx));
    ce{j,:} = Mdl.Metrics{"ClassificationError",:};
    if ce{j,2} > 0.05
        Mdl = fit(Mdl,X(idx,:),Y(idx));
        trained(j) = true;
    end    
    mu21(j) = Mdl.DistributionParameters{2,1}(1);
end

Mdl incrementalClassificationNaiveBayes объект модели, обученный на всех данных в потоке.

Чтобы видеть, как производительность модели и $μ_{21}$ развитый во время обучения, постройте их на отдельных подграфиках.

subplot(2,1,1)
plot(mu21)
hold on
plot(find(trained),mu21(trained),'r.')
ylabel('\mu_{21}')
legend('\mu_{21}','Training occurs','Location','best')
hold off
subplot(2,1,2)
plot(ce.Variables)
ylabel('Misclassification Error Rate')
xlabel('Iteration')
legend(ce.Properties.VariableNames,'Location','best')

График трассировки $μ_{21}$ показывает периоды постоянных значений, во время которых потеря в предыдущих 1 000 окон наблюдения самое большее 0.05.

Входные параметры

свернуть все

`Mdl` — Модель пошагового обучения, уровень которой измерен
`incrementalClassificationNaiveBayes` объект модели

Модель пошагового обучения, уровень которой измерен в виде incrementalClassificationNaiveBayes объект модели. Можно создать Mdl непосредственно или путем преобразования поддерживаемой, традиционно обученной модели машинного обучения использование incrementalLearner функция. Для получения дополнительной информации смотрите соответствующую страницу с описанием.

Если Mdl.IsWarm false, updateMetrics не отслеживает эффективность модели. Прежде updateMetrics может отследить показатели производительности, необходимо выполнить все следующие действия:

Соответствуйте входной модели Mdl ко всем ожидаемым классам (см. MaxNumClasses и ClassNames аргументы incrementalClassificationNaiveBayes)
Соответствуйте входной модели Mdl к Mdl.MetricsWarmupPeriod наблюдения путем передачи Mdl и данные к fit . Для получения дополнительной информации смотрите показатели производительности.

`X` — Фрагмент данных о предикторе
матрица с плавающей точкой

Фрагмент данных о предикторе, с которыми можно измерить производительность модели

Продолжительность наблюдения маркирует Y и количество наблюдений в X должно быть равным; Y (j) метка наблюдения j (строка или столбец) в X.

Примечание

Если Mdl.NumPredictors = 0, updateMetrics выводит количество предикторов от X, и устанавливает конгруэнтное свойство выходной модели. В противном случае, если количество переменных предикторов в данных о потоковой передаче изменяется от Mdl.NumPredictors, updateMetrics выдает ошибку.

Типы данных: single | double

`Y` — Фрагмент меток
категориальный массив | символьный массив | массив строк | логический вектор | вектор с плавающей точкой | массив ячеек из символьных векторов

Фрагмент меток, с которыми можно измерить производительность модели в виде категориального, символа, или массива строк, логического или вектора с плавающей точкой или массива ячеек из символьных векторов.

Продолжительность наблюдения маркирует Y и количество наблюдений в X должно быть равным; Y (j) метка наблюдения j (строка или столбец) в X. updateMetrics выдает ошибку, когда по крайней мере одно из условий соблюдают:

Y содержит метку, с которой недавно сталкиваются, и максимальное количество классов было достигнуто ранее (см. MaxNumClasses и ClassNames аргументы incrementalClassificationNaiveBayes).
Типы данных Y и Mdl.ClassNames отличаются.

`Weights` — Фрагмент весов наблюдения
вектор с плавающей точкой из положительных значений

Фрагмент весов наблюдения в виде вектора с плавающей точкой из положительных значений. updateMetrics взвешивает наблюдения в X с соответствующими значениями в Weights. Размер Weights должен равняться n, который является количеством наблюдений в X.

По умолчанию, Weights единицы (n,1).

Для получения дополнительной информации, включая схемы нормализации, смотрите Веса Наблюдения.

Типы данных: double | single

Примечание

Если наблюдение (предиктор или метка) или вес Weight содержит по крайней мере одно отсутствие (NaNЗначение, updateMetrics игнорирует наблюдение. Следовательно, updateMetrics использование меньше, чем наблюдения n, чтобы вычислить производительность модели.

Выходные аргументы

свернуть все

`Mdl` — Обновленная наивная модель классификации Бейеса для пошагового обучения
`incrementalClassificationNaiveBayes` объект модели

Обновленная наивная модель классификации Бейеса для пошагового обучения, возвращенного как объект модели пошагового обучения совпадающего типа данных как входная модель Mdl, incrementalClassificationNaiveBayes объект.

Если модель не является теплой, updateMetrics не вычисляет показатели производительности. В результате Metrics свойство Mdl остается абсолютно составленным из NaN значения. Если модель является теплой, updateMetrics вычисляет совокупные показатели производительности и показатели производительности окна на новых данных X и Y, и перезаписывает соответствующие элементы Mdl.Metrics. Все другие свойства входной модели Mdl перенесите на выходную модель Mdl. Для получения дополнительной информации смотрите показатели производительности.

Советы

В отличие от традиционного обучения, пошаговое обучение не может иметь отдельного теста (затяжка) набор. Поэтому, чтобы обработать каждый входящий фрагмент данных как набор тестов, передайте инкрементную модель и каждый входящий фрагмент к updateMetrics перед обучением модель на том же использовании данных fit.

Алгоритмы

свернуть все

Показатели производительности

updateMetrics дорожки только метрики производительности модели, заданные метками строки таблицы в Mdl.Metrics, из новых данных, когда инкрементной моделью является warm (IsWarm свойством является true). Инкрементная модель является теплой когда fit функция выполняет оба из следующих действий:
- Подбирайте инкрементную модель к Mdl.MetricsWarmupPeriod наблюдения, который является metrics warm-up period.
- Подбирайте инкрементную модель ко всем ожидаемым классам (см. MaxNumClasses и ClassNames аргументы incrementalClassificationNaiveBayes)
Mdl.Metrics хранилища две формы каждого показателя производительности как переменные (столбцы) таблицы, Cumulative и Window, с отдельными метриками в строках. Когда инкрементная модель является теплой, updateMetrics обновляет метрики на следующих частотах:
- Cumulative — Функция вычисляет совокупные метрики начиная с запуска отслеживания производительности модели. Функция обновляет метрики каждый раз, когда вы вызываете ее, и основывает вычисление на целом предоставленном наборе данных.
- Window — Функция вычисляет метрики на основе всех наблюдений в окне, определенном Mdl.MetricsWindowSize свойство. Mdl.MetricsWindowSize также определяет частоту в который обновления программного обеспечения Window метрики. Например, если Mdl.MetricsWindowSize 20, функция вычисляет метрики на основе последних 20 наблюдений в данных, которыми снабжают (X((end – 20 + 1):end,:) и Y((end – 20 + 1):end)).
  Инкрементные функции, которые отслеживают показатели производительности в окне, используют следующий процесс:
  1. Для каждой заданной метрики сохраните буфер длины Mdl.MetricsWindowSize и буфер весов наблюдения.
  2. Заполните элементы метрического буфера с производительностью модели на основе пакетов входящих наблюдений и сохраните соответствующие веса наблюдений в буфере весов.
  3. Когда буфер заполнен, перезапись Mdl.Metrics.Window со средневзвешенной эффективностью в метрическом окне. Если буфер переполнен когда функциональные процессы пакет наблюдений, последнего входящего Mdl.MetricsWindowSize наблюдения вводят буфер, и самые ранние наблюдения удалены из буфера. Например, предположите Mdl.MetricsWindowSize 20, метрический буфер имеет 10 значений от ранее обработанного пакета, и поступают 15 значений. Чтобы составить длину 20 окон, функция использует измерения от 15 входящих наблюдений и последние 5 измерений от предыдущего пакета.

Веса наблюдения

Для каждого условного распределения предиктора, updateMetrics вычисляет средневзвешенное и стандартное отклонение.

Если предшествующее вероятностное распределение класса известно (другими словами, предшествующее распределение не является эмпирическим), updateMetrics нормирует веса наблюдения, чтобы суммировать к предшествующим вероятностям класса в соответствующих классах. Это действие подразумевает, что веса наблюдения по умолчанию являются соответствующими предшествующими вероятностями класса.

Если предшествующее вероятностное распределение класса является эмпирическим, программное обеспечение нормирует заданные веса наблюдения, чтобы суммировать к 1 каждому разу, когда вы вызываете updateMetrics.

Документация

updateMetrics

Синтаксис

Описание

Примеры

Отследите эффективность инкрементной модели

Сконфигурируйте инкрементную модель, чтобы отследить показатели производительности и задать веса

Выполните условное обучение

Входные параметры

`Mdl` — Модель пошагового обучения, уровень которой измерен
`incrementalClassificationNaiveBayes` объект модели

`X` — Фрагмент данных о предикторе
матрица с плавающей точкой

`Y` — Фрагмент меток
категориальный массив | символьный массив | массив строк | логический вектор | вектор с плавающей точкой | массив ячеек из символьных векторов

`Weights` — Фрагмент весов наблюдения
вектор с плавающей точкой из положительных значений

Выходные аргументы

`Mdl` — Обновленная наивная модель классификации Бейеса для пошагового обучения
`incrementalClassificationNaiveBayes` объект модели

Советы

Алгоритмы

Показатели производительности

Веса наблюдения

Смотрите также

Объекты

Функции

Темы

Документация Statistics and Machine Learning Toolbox

Поддержка

Документация

updateMetrics

Синтаксис

Описание

Примеры

Отследите эффективность инкрементной модели

Сконфигурируйте инкрементную модель, чтобы отследить показатели производительности и задать веса

Выполните условное обучение

Входные параметры

Mdl — Модель пошагового обучения, уровень которой измерен incrementalClassificationNaiveBayes объект модели

X — Фрагмент данных о предикторе матрица с плавающей точкой

Y — Фрагмент меток категориальный массив | символьный массив | массив строк | логический вектор | вектор с плавающей точкой | массив ячеек из символьных векторов

Weights — Фрагмент весов наблюдения вектор с плавающей точкой из положительных значений

Выходные аргументы

Mdl — Обновленная наивная модель классификации Бейеса для пошагового обучения incrementalClassificationNaiveBayes объект модели

Советы

Алгоритмы

Показатели производительности

Веса наблюдения

Смотрите также

Объекты

Функции

Темы

Документация Statistics and Machine Learning Toolbox

Поддержка

`Mdl` — Модель пошагового обучения, уровень которой измерен
`incrementalClassificationNaiveBayes` объект модели

`X` — Фрагмент данных о предикторе
матрица с плавающей точкой

`Y` — Фрагмент меток
категориальный массив | символьный массив | массив строк | логический вектор | вектор с плавающей точкой | массив ячеек из символьных векторов

`Weights` — Фрагмент весов наблюдения
вектор с плавающей точкой из положительных значений

`Mdl` — Обновленная наивная модель классификации Бейеса для пошагового обучения
`incrementalClassificationNaiveBayes` объект модели