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パッケージ:classreg.learning.partition
交差検証分類モデル
ClassificationPartitionedModel
は、交差検証の学習集合で学習を行った分類モデルのセットです。次のうち 1 つ以上の kfold メソッドを使用した交差検証により、分類の品質を評価します。それらはkfoldPredict
、kfoldLoss
、kfoldMargin
、kfoldEdge
およびkfoldfun
です。
すべての "kfold" メソッドでは、学習用データの観測値で学習したモデルを使用して、学習用データにはない観測値に対する応答を予測します。たとえば、データを 5 つに分割して交差検証を行うとします。この場合、各観測値は 5 つのほぼ等しいサイズのグループに無作為に割り当てられます。"学習用データ"にはグループのうち 4 つ (すなわち、データの約 4/5) が含まれ、"検定用データ"には他のグループ (すなわち、データの約 1/5) が含まれます。この場合、交差検証は次のように処理されます。
CVMdl.Trained{1}
に保存されている最初のモデルは、後の 4 グループの観測値によって学習され、最初のグループの観測値を検証用に保存します。
CVMdl.Trained{2}
に保存されている 2 番目のモデルは、最初のグループおよび後の 3 グループの観測値によって学習され、検証のために 2 番目のグループの観測が保存されます。
同様の方法で、3 番目から 5 番目までのモデルに対しても続けます。
kfoldPredict
を呼び出して検証する場合、最初のモデルを使用してグループ 1 の観測に対する予測が計算され、2 番目のモデルにはグループ 2 が計算され、以降同様です。つまり、それぞれの観測値に対する応答は、その観測値ではなく学習したモデルによって推定されます。
は、分類モデル (CVMdl
= crossval(Mdl
)Mdl
) から交差検証済みの分類モデルを作成します。
あるいは、
CVDiscrMdl = fitcdiscr(X,Y,Name,Value)
CVKNNMdl = fitcknn(X,Y,Name,Value)
CVNetMdl = fitcnet(X,Y,Name,Value)
CVNBMdl = fitcnb(X,Y,Name,Value)
CVSVMMdl = fitcsvm(X,Y,Name,Value)
CVTreeMdl = fitctree(X,Y,Name,Value)
Name
が'CrossVal'
、'KFold'
、'Holdout'
、'Leaveout'
または'CVPartition'
のいずれかである場合、交差検証されたモデルを作成します。構文の詳細については、fitcdiscr
、fitcknn
、fitcnet
、fitcnb
、fitcsvm
およびfitctree
を参照してください。
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分類モデル。次のいずれかを指定します。 |
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数値予測子のビンのエッジ。p 個の数値ベクトルが含まれている cell 配列を指定します。p は予測子の個数です。各ベクトルには、数値予測子のビンのエッジを含めます。カテゴリカル予測子はビン化されないので、カテゴリカル予測子の場合は、この cell 配列の要素を空にします。 数値予測子がビン化されるのは、木学習器を使用してモデルに学習をさせるときに名前と値の引数 学習済みモデル X = mdl.X; % Predictor data Xbinned = zeros(size(X)); edges = mdl.BinEdges; % Find indices of binned predictors. idxNumeric = find(~cellfun(@isempty,edges)); if iscolumn(idxNumeric) idxNumeric = idxNumeric'; end for j = idxNumeric x = X(:,j); % Convert x to array if x is a table. if istable(x) x = table2array(x); end % Group x into bins by using the
Xbinned に格納されます。カテゴリカル予測子の場合、Xbinned の値は 0 になります。X にNaN が含まれている場合、対応するXbinned の値はNaN になります。 |
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カテゴリカル予測子のインデックス。正の整数のベクトルとして指定します。予測子データの行に観測値が含まれていると仮定すると、
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モデルの学習に使用した一意なクラス ラベル。categorical 配列、文字配列、logical ベクトル、数値ベクトル、または文字ベクトルの cell 配列を指定します。 |
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正方行列。
CVModel。Cost = CostMatrix; |
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交差検証済みモデルの名前。文字ベクトル。 |
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交差検証済みモデルで使用される分割数。正の整数。 |
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交差検証済みモデルの作成に使用されるクラス |
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予測子変数の名前。文字ベクトルの cell 配列を指定します。 |
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各クラスの事前確率の数値ベクトル。
CVModel。之前= priorVector; |
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応答変数名。文字ベクトルを指定します。 |
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スコア変換。文字ベクトルまたは関数ハンドルを指定します。 スコア変換関数を
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学習済みの学習器。コンパクトな分類モデルの cell 配列。 |
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スケーリングされた |
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予測子の値の行列または table。 |
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各観測値のクラス ラベルを指定する categorical 配列、文字配列、logical ベクトル、数値ベクトル、または文字ベクトルの cell 配列。 |
kfoldEdge |
交差検証済み分類モデルの分類エッジ |
kfoldLoss |
交差検証済み分類モデルの分類損失 |
kfoldMargin |
交差検証済み分類モデルの分類マージン |
kfoldPredict |
交差検証済み分類モデルの観測値の分類 |
kfoldfun |
分類での関数の交差検証 |
値。値のクラスがコピー操作に与える影響については、オブジェクトのコピーを参照してください。
学習させた交互検定済みの SVM 分類器の事後確率を推定するには、fitSVMPosterior
を使用します。