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kfoldEdge

学習で使用しない観測値の分類エッジ

構文

e = kfoldEdge(CVMdl)
e = kfoldEdge(CVMdl,Name,Value)

説明

e = kfoldEdge(CVMdl) は、線形分類モデルから構成される交差検証済みの誤り訂正出力符号 (ECOC) モデル CVMdl によって取得した交差検証済みの分類エッジを返します。つまり、他のすべての観測値を使用して学習させるときにホールドアウトした観測値の分類エッジを、kfoldEdge はすべての分割について推定します。

e には、CVMdl から構成される線形分類モデルの各正則化強度に対する分類エッジが格納されます。

e = kfoldEdge(CVMdl,Name,Value) は、1 つ以上の Name,Value 引数のペアによって指定された追加オプションを使用します。たとえば、復号化方式、エッジの計算に使用する分割、詳細レベルなどを指定します。

入力引数

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線形分類モデルから構成される交差検証済みの ECOC モデル。ClassificationPartitionedLinearECOC モデル オブジェクトを指定します。ClassificationPartitionedLinearECOC モデルを作成するには、fitcecoc を使用し、以下を行います。

  1. 交差検証用の名前と値のペアの引数のいずれか 1 つ (CrossVal など) を指定

  2. 名前と値のペアの引数 Learners を、'linear' に、または templateLinear によって返される線形分類モデル テンプレートに設定

推定値を取得するため、kfoldEdge は ECOC モデルの交差検証に使用したものと同じデータ (X および Y) を適用します。

名前と値のペアの引数

オプションの引数 Name,Value 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 は引用符で閉じ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序で指定できます。

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。

  • 次の表には、組み込み関数の名前と説明が含まれています。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、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、たとえば customFunction は関数ハンドル 'BinaryLoss',@customFunction を指定します。

    customFunction は以下のような形式になります。

    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 バイナリ損失関数を使用する ECOC モデルの検定標本ラベルの予測を参照してください。

既定の設定では、すべてのバイナリ学習器が以下を使用する線形分類モデルである場合、次のようになります。

  • SVM の場合、BinaryLoss'hinge' になります。

  • ロジスティック回帰の場合、BinaryLoss'quadratic' になります。

例: 'BinaryLoss','binodeviance'

データ型: char | string | 関数ハンドル

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'

分類スコアの予測に使用する分割のインデックス。'Folds' と正の整数の数値ベクト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。Folds の要素は 1 から CVMdl.KFold の範囲でなければなりません。

例: 'Folds',[1 4 10]

データ型: single | double

エッジの集約レベル。'Mode''average' または 'individual' から構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。

説明
'average'分割全体で平均した分類エッジを返す
'individual'各分割について分類エッジを返す

例: 'Mode','individual'

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',1) 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

出力引数

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交差検証済みの分類エッジ。数値スカラー、ベクトルまたは行列として返されます。

交差検証済みモデルの正則化強度の個数を L (つまり、L は numel(CVMdl.Trained{1}.BinaryLearners{1}.Lambda))、分割数 (CVMdl.KFold に格納) を F とします。

  • Mode'average' の場合、e は 1 行 L 列のベクトルになります。e(j) は、正則化強度 j を使用する交差検証済みモデルのすべての分割に対する平均分類エッジです。

  • それ以外の場合、eFL 列の行列になります。e(i,j) は、正則化強度 j を使用する交差検証済みモデルの分割 i に対する分類エッジです。

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NLP のデータセットを読み込みます。

load nlpdata

X は予測子データのスパース行列、Y はクラス ラベルの categorical ベクトルです。

簡単にするため、'simulink''dsp''comm' のいずれでもない Y の観測値すべてに対して 'others' というラベルを使用します。

Y(~(ismember(Y,{'simulink','dsp','comm'}))) = 'others';

マルチクラス線形分類モデルを交差検証します。

rng(1); % For reproducibility 
CVMdl = fitcecoc(X,Y,'Learner','linear','CrossVal','on');

CVMdlClassificationPartitionedLinearECOC モデルです。既定では、10 分割交差検証が実行されます。'KFold' 名前と値のペアの引数を使用して分割数を変更できます。

分割外のエッジの平均を推定します。

e = kfoldEdge(CVMdl)
e = 0.7232

あるいは、kfoldEdge 内の名前と値のペアの引数 'Mode','individual' を指定することで各分割エッジを取得できます。

特徴選択を実行する方法の 1 つは、複数のモデルの k 分割エッジを比較することです。この条件のみに基づくと、エッジが最高となる分類器が最善の分類器となります。

NLP のデータセットを読み込みます。k 分割交差検証エッジの推定で説明されているようにデータを前処理し、観測値が列に対応するように予測子データを配置します。

load nlpdata
Y(~(ismember(Y,{'simulink','dsp','comm'}))) = 'others';
X = X';

2 つのデータセットを作成します。

  • fullX にはすべての予測子が含まれます。

  • partX には、無作為に選択された 1/2 の予測子が含まれています。

rng(1); % For reproducibility
p = size(X,1); % Number of predictors
halfPredIdx = randsample(p,ceil(0.5*p));
fullX = X;
partX = X(halfPredIdx,:);

SpaRSA を使用して目的関数を最適化するように指定する線形分類モデル テンプレートを作成します。

t = templateLinear('Solver','sparsa');

バイナリ線形分類モデルから構成されている 2 つの ECOC モデルを交差検証します。1 つではすべての予測子を、もう 1 つでは半分の予測子を使用します。観測値が列に対応することを指定します。

CVMdl = fitcecoc(fullX,Y,'Learners',t,'CrossVal','on',...
    'ObservationsIn','columns');
PCVMdl = fitcecoc(partX,Y,'Learners',t,'CrossVal','on',...
    'ObservationsIn','columns');

CVMdl および PCVMdlClassificationPartitionedLinearECOC モデルです。

各分類器について k 分割エッジを推定します。

fullEdge = kfoldEdge(CVMdl)
fullEdge = 0.3090
partEdge = kfoldEdge(PCVMdl)
partEdge = 0.2617

k 分割エッジによれば、すべての予測子を使用する分類器の方がモデルとして優れています。

ロジスティック回帰学習器を使用する線形分類モデルに適した LASSO ペナルティの強度を決定するため、k 分割エッジを比較します。

NLP のデータセットを読み込みます。k 分割エッジを使用した特徴選択で説明されているようにデータを前処理します。

load nlpdata
Y(~(ismember(Y,{'simulink','dsp','comm'}))) = 'others';
X = X';

の範囲で対数間隔で配置された 8 個の正則化強度を作成します。

Lambda = logspace(-8,1,8);

線形分類モデル テンプレートを作成します。このテンプレートでは、LASSO ペナルティがあるロジスティック回帰を使用し、各正則化強度を使用し、SpaRSA を使用して目的関数を最適化し、目的関数の勾配の許容誤差を 1e-8 に下げるように指定します。

t = templateLinear('Learner','logistic','Solver','sparsa',...
    'Regularization','lasso','Lambda',Lambda,'GradientTolerance',1e-8);

5 分割の交差検証を使用して、バイナリ線形分類モデルから構成されている ECOC モデルを交差検証します。

rng(10); % For reproducibility
CVMdl = fitcecoc(X,Y,'Learners',t,'ObservationsIn','columns','KFold',5)
CVMdl = 
  classreg.learning.partition.ClassificationPartitionedLinearECOC
    CrossValidatedModel: 'Linear'
           ResponseName: 'Y'
        NumObservations: 31572
                  KFold: 5
              Partition: [1×1 cvpartition]
             ClassNames: [comm    dsp    simulink    others]
         ScoreTransform: 'none'


  Properties, Methods

CVMdlClassificationPartitionedLinearECOC モデルです。

各分割および正則化強度のエッジを推定します。

eFolds = kfoldEdge(CVMdl,'Mode','individual')

eFolds は 5 行 8 列のエッジの行列です。行は分割に、列は Lambda の正則化強度に対応します。eFolds を使用して、性能が低い分割、つまり非常に低いエッジを特定します。

各正則化強度について、すべての分割に対する平均エッジを推定します。

e = kfoldEdge(CVMdl)

各正則化強度について 5 分割エッジの平均をプロットすることにより、モデルがどの程度一般化を行うかを判断します。グリッド全体で 5 分割エッジを最大化する正則化強度を特定します。

figure;
plot(log10(Lambda),log10(e),'-o')
[~, maxEIdx] = max(e);
maxLambda = Lambda(maxEIdx);
hold on
plot(log10(maxLambda),log10(e(maxEIdx)),'ro');
ylabel('log_{10} 5-fold edge')
xlabel('log_{10} Lambda')
legend('Edge','Max edge')
hold off

いくつかの Lambda の値で同じようにエッジが高くなっています。正則化強度の値が大きくなると、予測子変数がスパースになります。これは分類器の品質として優れています。

エッジが低下する直前にある正則化強度を選択します。

LambdaFinal = Lambda(4);

データセット全体を使用して、線形分類モデルから構成されている ECOC モデルに学習をさせます。正則化強度として LambdaFinal を指定します。

t = templateLinear('Learner','logistic','Solver','sparsa',...
    'Regularization','lasso','Lambda',LambdaFinal,'GradientTolerance',1e-8);
MdlFinal = fitcecoc(X,Y,'Learners',t,'ObservationsIn','columns');

新しい観測値のラベルを推定するには、MdlFinal と新しいデータを predict に渡します。

詳細

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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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