错误分类的成本分类学习者应用
默认情况下,分类学习者应用程序创建模型分配相同的处罚期间所有错误分类培训。对于一个给定的观察,这个应用程序分配一个点球(0)如果1的观察是正确分类,一个点球,如果观察是分类错误。在某些情况下,这任务是不合适的。例如,假设你想把病人健康或生病。的成本分类病人健康可能是五倍的成本分类一个健康的人生病。的情况你知道的成本分类的观察一个类为另一个,和成本不同的类,指定的误分类代价之前训练你的模型。
请注意
不支持自定义错误分类成本逻辑回归模型。金宝app
指定错误分类代价
在分类学习者应用选项部分的分类学习者选项卡上,选择成本。应用程序打开一个对话框,显示了默认的误分类代价(成本矩阵)作为表的行和列标签由类变量的响应。表的行对应于真实的类,和列对应于预测类。你可以以这种方式解释成本矩阵:行条目我和列j分类的成本吗我类观测到j类。成本矩阵的对角元素必须是0,和非对角的条目必须非负实数。
你可以指定自己的误分类成本在两个方面:通过输入对话框中的值直接插入表中包含成本或通过导入工作空间变量值。
请注意
同样一个按比例缩小的版本的成本矩阵给出了分类结果(例如,混合矩阵和准确性),但不同的误分类总成本。也就是说,如果CostMat误分类代价矩阵和吗一个是一个积极的,真正的标量,然后与成本矩阵模型训练a * CostMat混淆矩阵一样,模型训练CostMat。
直接在对话框输入成本
在误分类代价对话框中,双击一个条目在表中您想要编辑。删除的值和类型正确的误分类代价条目。当你完成编辑,点击保存和应用保存您的更改。更改适用于所有现有的模型和任何新起草草案模型创建使用模型画廊的分类学习者选项卡。
导入工作空间变量包含成本
在误分类代价对话框中,单击从工作区进口。应用程序打开一个对话框在MATLAB从一个变量进口成本®工作区。
从成本变量列表中,选择包含误分类代价矩阵或结构的成本。
成本矩阵,矩阵必须包含的误分类代价。对角线条目必须是0,非对角的条目必须非负实数。默认情况下,应用程序使用类订单之前的误分类代价所示对话框来解释成本矩阵值。
指定的顺序类成本矩阵,创建一个单独的工作空间变量包含类名以正确的顺序。在import对话框中,选择适当的变量的类订单成本变量列表。工作区中包含类名称必须是一个变量分类向量,逻辑向量,数字矢量,字符串数组或单元阵列特征向量。类名称必须匹配(在拼写和大小写)响应变量的类名。
结构的结构必须包含的字段
ClassificationCosts和一会这些规范:ClassificationCosts——包含误分类代价矩阵。一会类的名字。类的顺序一会确定的行和列的顺序ClassificationCosts。的变量一会必须分类向量、逻辑向量数值向量,字符串数组或单元阵列特征向量。类名称必须匹配(在拼写和大小写)响应变量的类名。
在指定成本变量和类订单成本变量,单击进口。误分类代价的软件更新表对话框。
在您指定一个不同于默认的成本矩阵,应用程序更新总结选项卡的现有模式草案。打开这个选项卡,点击总结在模型部分的分类学习者选项卡。在总结窗格中,应用程序将显示一个误分类代价:自定义部分。对于使用默认的误分类代价的模型,应用程序显示一个误分类代价:默认部分。
你可以点击误分类代价:自定义扩大部分的表和视图误分类代价。
评估模型的性能
在指定误分类代价,像往常一样你可以训练和优化您的模型。然而,使用自定义错误分类成本可以改变你如何评估模型的性能。例如,而不是选择最好的模型精度,选择一个模型,该模型具有良好的精度和较低的误分类总成本。的误分类总成本模型总和(CostMat。* ConfusionMat,“所有”),在那里CostMat误分类代价矩阵和吗ConfusionMat的混淆矩阵模型。混淆矩阵显示了模型分类观察每个类。看到检查性能混淆矩阵中的每个类。
检查训练模型的误分类总成本,选择的模型模型窗格。在分类学习者选项卡,模型部分中,点击总结。在总结选项卡,查看培训结果部分。下面列出的错误分类总成本是该模型的准确性。
出口的误分类成本模型和生成的代码
后火车模型自定义错误分类的成本和出口的应用程序,你可以找到自定义导出的模型内部成本。例如,如果出口树模型作为结构命名trainedModel,您可以使用下面的代码来访问成本矩阵和矩阵类的顺序。
trainedModel.ClassificationTree。成本trainedModel.ClassificationTree。一会
当你生成一个模型的MATLAB代码使用自定义错误分类训练成本,生成的代码包含一个成本矩阵,通过传递给训练功能成本名称-值参数。
