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resubLoss

マルチクラス誤り訂正出力符号 (ECOC) モデルの再代入分類損失

説明

L = resubLoss(Mdl) は、Mdl.X に格納されている学習データと Mdl.Y に格納されている対応するクラス ラベルを使用して、マルチクラス誤り訂正出力符号 (ECOC) モデル Mdl の再代入による分類損失 (L) を返します。既定では、resubLoss分類誤差を使用して L を計算します。

分類損失 (L) は汎化または再代入の品質に対する尺度です。解釈は損失関数と加重スキームによって異なりますが、一般に、優れた分類器の方が分類損失値が小さくなります。

L = resubLoss(Mdl,Name,Value) は、1 つ以上の名前と値のペアの引数で指定された追加オプションを使用して、分類損失を返します。たとえば、損失関数、復号化方式、詳細レベルなどを指定できます。

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SVM バイナリ学習器による ECOC モデルの再代入損失を計算します。

フィッシャーのアヤメのデータセットを読み込みます。予測子データ X と応答データ Y を指定します。

load fisheriris
X = meas;
Y = species;

SVM バイナリ分類器を使用して ECOC モデルを学習させます。SVM テンプレートを使用して予測子を標準化し、クラスの順序を指定します。

t = templateSVM('Standardize',true);
classOrder = unique(Y)
classOrder = 3x1 cell array
    {'setosa'    }
    {'versicolor'}
    {'virginica' }

Mdl = fitcecoc(X,Y,'Learners',t,'ClassNames',classOrder);

t は SVM テンプレート オブジェクトです。学習時は、t の空のプロパティに対して既定値が使用されます。MdlClassificationECOC モデルです。

再代入分類誤差を推定します。これは既定の分類損失です。

L = resubLoss(Mdl)
L = 0.0267

この ECOC モデルは、学習標本のアヤメの 2.67% を誤分類します。

各観測値の最小バイナリ損失を考慮するカスタム損失関数を使用して、ECOC モデルの品質を判別します。

フィッシャーのアヤメのデータセットを読み込みます。予測子データ X、応答データ Y、および Y 内のクラスの順序を指定します。

load fisheriris
X = meas;
Y = categorical(species);
classOrder = unique(Y)  % Class order
classOrder = 3x1 categorical array
     setosa 
     versicolor 
     virginica 

rng(1); % For reproducibility

SVM バイナリ分類器を使用して ECOC モデルを学習させます。SVM テンプレートを使用して予測子を標準化し、クラスの順序を指定します。

t = templateSVM('Standardize',true);
Mdl = fitcecoc(X,Y,'Learners',t,'ClassNames',classOrder);

t は SVM テンプレート オブジェクトです。学習時は、t の空のプロパティに対して既定値が使用されます。MdlClassificationECOC モデルです。

各観測値の最小損失を受け入れ、すべての観測値の最小損失の平均を求める、関数を作成します。S は、resubPredict の出力 NegLoss に対応します。

lossfun = @(~,S,~,~)mean(min(-S,[],2));

学習データのカスタム分類損失を計算します。

resubLoss(Mdl,'LossFun',lossfun)
ans = 0.0065

学習データの平均最小バイナリ損失は 0.0065 です。

入力引数

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学習済みの完全なマルチクラス ECOC モデル。fitcecoc によって学習をさせた ClassificationECOC モデルを指定します。

名前と値のペアの引数

オプションの Name,Value 引数のコンマ区切りペアを指定します。Name は引数名で、Value は対応する値です。Name は引用符で囲まなければなりません。Name1,Value1,...,NameN,ValueN のように、複数の名前と値のペアの引数を、任意の順番で指定できます。

例: resubLoss(Mdl,'BinaryLoss','hamming','LossFun',@lossfun) は、バイナリ学習器の損失関数として 'hamming' を、全体的な損失関数としてカスタム関数ハンドル @lossfun を指定します。

バイナリ学習器の損失関数。'BinaryLoss' と組み込みの損失関数名または関数ハンドルから構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。

  • 次の表で、組み込み関数について説明します。ここで、yj は特定のバイナリ学習器のクラス ラベル (集合 {–1,1,0} 内)、sj は観測値 j のスコア、g(yj,sj) はバイナリ損失の式です。

    説明スコア領域g(yj,sj)
    'binodeviance'二項分布からの逸脱度(–∞,∞)log[1 + exp(–2yjsj)]/[2log(2)]
    'exponential'指数(–∞,∞)exp(–yjsj)/2
    'hamming'ハミング[0,1] または (–∞,∞)[1 – sign(yjsj)]/2
    'hinge'ヒンジ(–∞,∞)max(0,1 – yjsj)/2
    'linear'線形(–∞,∞)(1 – yjsj)/2
    'logit'ロジスティック(–∞,∞)log[1 + exp(–yjsj)]/[2log(2)]
    'quadratic'2 次[0,1][1 – yj(2sj – 1)]2/2

    バイナリ損失は、yj = 0 の場合に損失が 0.5 になるように正規化されます。また、各クラスについて平均のバイナリ損失が計算されます。

  • カスタム バイナリ損失関数の場合は関数ハンドルを指定します。たとえば、customFunction の場合は 'BinaryLoss',@customFunction を指定します。

    customFunction の形式は次のとおりです。

    bLoss = customFunction(M,s)
    ここで、

    • MMdl.CodingMatrix に格納された K 行 L 列のコーディング行列です。

    • s は、1 行 L 列の分類スコアの行ベクトルです。

    • bLoss は分類損失です。このスカラーは、特定のクラスのすべての学習器についてバイナリ損失を集計します。たとえば、平均バイナリ損失を使用して、各クラスの学習器の損失を集計できます。

    • K は、クラスの数です。

    • L は、バイナリ学習器の数です。

    カスタムなバイナリ損失関数を渡す例については、カスタム バイナリ損失関数の使用による ECOC モデルの検定標本ラベルの予測を参照してください。

BinaryLoss の既定値は、バイナリ学習器が返すスコアの範囲によって異なります。次の表で、特定の仮定に基づく BinaryLoss の既定値について説明します。

仮定既定値
すべてのバイナリ学習器が SVM であるか、SVM 学習器の線形またはカーネル分類モデルである。'hinge'
すべてのバイナリ学習器が、AdaboostM1 または GentleBoost によって学習をさせたアンサンブルである。'exponential'
すべてのバイナリ学習器が、LogitBoost によって学習をさせたアンサンブルである。'binodeviance'
すべてのバイナリ学習器が、ロジスティック回帰学習器の線形またはカーネル分類モデルである。または、fitcecoc'FitPosterior',true を設定して、クラスの事後確率を予測するよう指定した。'quadratic'

既定値を確認するには、コマンド ラインでドット表記を使用して学習済みモデルの BinaryLoss プロパティを表示します。

例: 'BinaryLoss','binodeviance'

データ型: char | string | function_handle

バイナリ損失を集計する復号化方式。'Decoding''lossweighted' または 'lossbased' から構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。詳細は、バイナリ損失を参照してください。

例: 'Decoding','lossbased'

損失関数。'LossFun''classiferror' または関数ハンドルから構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。

  • 組み込み関数 'classiferror' を指定します。この場合、損失関数は分類誤差であり、誤分類された観測値の比率です。

  • または、関数ハンドル表記を使用して独自の関数を指定します。

    n = size(X,1) が標本サイズ、K がクラス数であると仮定します。関数には署名 lossvalue = lossfun(C,S,W,Cost) がなければなりません。ここで、次のようになります。

    • 出力引数 lossvalue はスカラーです。

    • 関数名 (lossfun) を指定します。

    • CnK 列の logical 行列であり、対応する観測値が属するクラスを各行が示します。列の順序は Mdl.ClassNames のクラスの順序に対応します。

      C を作成するには、各行について観測値 p がクラス q に含まれている場合に C(p,q) = 1 を設定します。行 p の他のすべての要素を 0 に設定します。

    • S は、符号を反転したクラスの損失値が含まれている nK 列の数値行列です。各列は観測と対応しています。列の順序は Mdl.ClassNames のクラスの順序に対応します。入力 S は、resubPredict の出力引数 NegLoss に似ています。

    • W は、観測値の重みの n 行 1 列の数値ベクトルです。W を渡す場合、その要素は正規化され、合計が 1 になります。

    • Cost は、誤分類コストの、KK 列の数値行列です。たとえば、Cost = ones(K) – eye(K) は、正しい分類のコストとして 0 を、誤分類のコストとして 1 を指定します。

    'LossFun',@lossfun を使用して独自の関数を指定します。

データ型: char | string | function_handle

推定オプション。statset により返される 'Options' と構造体配列から構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。

並列計算を起動するには、以下を行います。

  • Parallel Computing Toolbox™ ライセンスが必要です。

  • 'Options',statset('UseParallel',true) を指定します。

詳細レベル。'Verbose'0 または 1 から構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。Verbose は、コマンド ウィンドウに表示される診断メッセージの量を制御します。

Verbose0 の場合、診断メッセージは表示されません。それ以外の場合は、診断メッセージが表示されます。

例: 'Verbose',1

データ型: single | double

詳細

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分類誤差

"分類誤差" はバイナリ分類誤差の尺度で、次のような形式になります。

L=j=1nwjejj=1nwj,

ここで

  • wj は観測値 j の重みです。重みは再度正規化され、合計は 1 になります。

  • 観測 j の予測クラスが真のクラスと異なる場合、ej = 1 になり、それ以外の場合は 0 になります。

つまり、分類誤差は、分類器が誤分類した観測値の比率です。

バイナリ損失

"バイナリ損失" は、バイナリ学習器がどの程度の精度で観測値をクラスに分類するかを判断する、クラスと分類スコアの関数です。

以下のように仮定します。

  • mkj は符号化設計行列 M の要素 (k,j)、つまりバイナリ学習器 j のクラス k に対応するコード。

  • sj は観測値に対するバイナリ学習器 j のスコア。

  • g はバイナリ損失関数。

  • k^ は観測値の予測クラス。

"損失に基づく復号化" [Escalera 他] では、バイナリ学習器全体のバイナリ損失の和が最小になるクラスにより、観測値の予測クラスが決まります。つまり、次のようになります。

k^=argminkj=1L|mkj|g(mkj,sj).

"損失に重みを付けた復号化" [Escalera 他] では、バイナリ学習器全体のバイナリ損失の平均が最小になるクラスにより、観測値の予測クラスが決まります。つまり、次のようになります。

k^=argminkj=1L|mkj|g(mkj,sj)j=1L|mkj|.

Allwein 他によると、すべてのクラスで損失値が同じ動的範囲に収まるので、損失に重みを付けた復号化では分類精度が向上します。

次の表は、サポートされる損失関数をまとめています。ここで、yj は特定のバイナリ学習器のクラス ラベル (集合 {–1,1,0} 内)、sj は観測値 j のスコアであり、g(yj,sj) です。

説明スコア領域g(yj,sj)
'binodeviance'二項分布からの逸脱度(–∞,∞)log[1 + exp(–2yjsj)]/[2log(2)]
'exponential'指数(–∞,∞)exp(–yjsj)/2
'hamming'ハミング[0,1] または (–∞,∞)[1 – sign(yjsj)]/2
'hinge'ヒンジ(–∞,∞)max(0,1 – yjsj)/2
'linear'線形(–∞,∞)(1 – yjsj)/2
'logit'ロジスティック(–∞,∞)log[1 + exp(–yjsj)]/[2log(2)]
'quadratic'2 次[0,1][1 – yj(2sj – 1)]2/2

バイナリ損失は、yj = 0 のときに損失が 0.5 になるように正規化され、バイナリ学習器の平均を使用して集計されます [Allwein 他]

ECOC 分類器の全体的な性能の尺度である全体の分類損失 (オブジェクト関数 loss および predict の名前と値のペアの引数 'LossFun' により指定) とバイナリ損失を混同しないでください。

参照

[1] Allwein, E., R. Schapire, and Y. Singer. “Reducing multiclass to binary: A unifying approach for margin classifiers.” Journal of Machine Learning Research. Vol. 1, 2000, pp. 113–141.

[2] Escalera, S., O. Pujol, and P. Radeva. “On the decoding process in ternary error-correcting output codes.” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. Vol. 32, Issue 7, 2010, pp. 120–134.

[3] Escalera, S., O. Pujol, and P. Radeva. “Separability of ternary codes for sparse designs of error-correcting output codes.” Pattern Recogn. Vol. 30, Issue 3, 2009, pp. 285–297.

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