resubPredict
学習済み分類器を使用した学習データの分類
構文
説明
例
fisheriris データ セットを読み込みます。150 本のアヤメについて 4 つの測定値が含まれる数値行列 X を作成します。対応するアヤメの種類が含まれる文字ベクトルの cell 配列 Y を作成します。
load fisheriris X = meas; Y = species; rng('default') % For reproducibility
予測子 X とクラス ラベル Y を使用して、単純ベイズ分類器に学習させます。クラス名を指定することが推奨されます。fitcnb は、各予測子が条件付き正規分布に従うと仮定しています。
Mdl = fitcnb(X,Y,'ClassNames',{'setosa','versicolor','virginica'})
Mdl =
ClassificationNaiveBayes
ResponseName: 'Y'
CategoricalPredictors: []
ClassNames: {'setosa' 'versicolor' 'virginica'}
ScoreTransform: 'none'
NumObservations: 150
DistributionNames: {'normal' 'normal' 'normal' 'normal'}
DistributionParameters: {3×4 cell}
Properties, Methods
Mdl は学習させた ClassificationNaiveBayes 分類器です。
学習標本のラベルを予測します。
label = resubPredict(Mdl);
10 件の観測値の無作為なセットについて結果を表示します。
idx = randsample(size(X,1),10); table(Y(idx),label(idx),'VariableNames', ... {'True Label','Predicted Label'})
ans=10×2 table
True Label Predicted Label
______________ _______________
{'virginica' } {'virginica' }
{'setosa' } {'setosa' }
{'virginica' } {'virginica' }
{'versicolor'} {'versicolor'}
{'virginica' } {'virginica' }
{'versicolor'} {'versicolor'}
{'virginica' } {'virginica' }
{'setosa' } {'setosa' }
{'virginica' } {'virginica' }
{'setosa' } {'setosa' }
真のラベル Y と予測ラベル label から混同チャートを作成します。
cm = confusionchart(Y,label);
ionosphere データ セットを読み込みます。このデータ セットには、レーダー反射についての 34 個の予測子と、不良 ('b') または良好 ('g') という 351 個の二項反応が含まれています。
load ionosphereサポート ベクター マシン (SVM) 分類器に学習させます。データを標準化し、'g' が陽性クラスであることを指定します。
SVMModel = fitcsvm(X,Y,'ClassNames',{'b','g'},'Standardize',true);
SVMModel は ClassificationSVM 分類器です。
スコアから事後確率への最適な変換関数パラメーターを近似します。
rng(1); % For reproducibility
ScoreSVMModel = fitPosterior(SVMModel)ScoreSVMModel =
ClassificationSVM
ResponseName: 'Y'
CategoricalPredictors: []
ClassNames: {'b' 'g'}
ScoreTransform: '@(S)sigmoid(S,-9.482430e-01,-1.217774e-01)'
NumObservations: 351
Alpha: [90×1 double]
Bias: -0.1342
KernelParameters: [1×1 struct]
Mu: [0.8917 0 0.6413 0.0444 0.6011 0.1159 0.5501 0.1194 0.5118 0.1813 0.4762 0.1550 0.4008 0.0934 0.3442 0.0711 0.3819 -0.0036 0.3594 -0.0240 0.3367 0.0083 0.3625 -0.0574 0.3961 -0.0712 0.5416 -0.0695 0.3784 … ] (1×34 double)
Sigma: [0.3112 0 0.4977 0.4414 0.5199 0.4608 0.4927 0.5207 0.5071 0.4839 0.5635 0.4948 0.6222 0.4949 0.6528 0.4584 0.6180 0.4968 0.6263 0.5191 0.6098 0.5182 0.6038 0.5275 0.5785 0.5085 0.5162 0.5500 0.5759 0.5080 … ] (1×34 double)
BoxConstraints: [351×1 double]
ConvergenceInfo: [1×1 struct]
IsSupportVector: [351×1 logical]
Solver: 'SMO'
Properties, Methods
クラスは不可分であるため、スコア変換関数 (ScoreSVMModel.ScoreTransform) はシグモイド関数です。
学習データのスコアと陽性のクラスの事後確率を推定します。最初の 10 件の観測の結果を表示します。
[label,scores] = resubPredict(SVMModel); [~,postProbs] = resubPredict(ScoreSVMModel); table(Y(1:10),label(1:10),scores(1:10,2),postProbs(1:10,2),'VariableNames',... {'TrueLabel','PredictedLabel','Score','PosteriorProbability'})
ans=10×4 table
TrueLabel PredictedLabel Score PosteriorProbability
_________ ______________ _______ ____________________
{'g'} {'g'} 1.4862 0.82216
{'b'} {'b'} -1.0003 0.30433
{'g'} {'g'} 1.8685 0.86917
{'b'} {'b'} -2.6457 0.084171
{'g'} {'g'} 1.2807 0.79186
{'b'} {'b'} -1.4616 0.22025
{'g'} {'g'} 2.1674 0.89816
{'b'} {'b'} -5.7085 0.00501
{'g'} {'g'} 2.4798 0.92224
{'b'} {'b'} -2.7812 0.074781
予測子の線形項と交互作用項の両方が格納されている分類一般化加法モデル (GAM) を使用して、学習データについて事後確率のロジット (分類スコア) を推定します。分類スコアを計算する際に交互作用項を含めるかどうかを指定します。
ionosphere データ セットを読み込みます。このデータ セットには、レーダー反射についての 34 個の予測子と、不良 ('b') または良好 ('g') という 351 個の二項反応が含まれています。
load ionosphere予測子 X とクラス ラベル Y を使用して、GAM に学習させます。クラス名を指定することが推奨されます。上位 10 個の最も重要な交互作用項を含めるように指定します。
Mdl = fitcgam(X,Y,'ClassNames',{'b','g'},'Interactions',10)
Mdl =
ClassificationGAM
ResponseName: 'Y'
CategoricalPredictors: []
ClassNames: {'b' 'g'}
ScoreTransform: 'logit'
Intercept: 3.2565
Interactions: [10×2 double]
NumObservations: 351
Properties, Methods
Mdl は ClassificationGAM モデル オブジェクトです。
線形項と交互作用項の両方を使用してラベルを予測してから、線形項のみを使用してラベルを予測します。交互作用項を除外するには、'IncludeInteractions',false を指定します。ScoreTransform プロパティとして 'none' を指定して、事後確率のロジットを推定します。
Mdl.ScoreTransform = 'none'; [labels,scores] = resubPredict(Mdl); [labels_nointeraction,scores_nointeraction] = resubPredict(Mdl,'IncludeInteractions',false);
真のラベル、予測ラベルおよびスコアが格納されている table を作成します。table の最初の 8 行を表示します。
t = table(Y,labels,scores,labels_nointeraction,scores_nointeraction, ... 'VariableNames',{'True Labels','Predicted Labels','Scores' ... 'Predicted Labels Without Interactions','Scores Without Interactions'}); head(t)
True Labels Predicted Labels Scores Predicted Labels Without Interactions Scores Without Interactions
___________ ________________ __________________ _____________________________________ ___________________________
{'g'} {'g'} -51.628 51.628 {'g'} -47.676 47.676
{'b'} {'b'} 37.433 -37.433 {'b'} 36.435 -36.435
{'g'} {'g'} -62.061 62.061 {'g'} -58.357 58.357
{'b'} {'b'} 37.666 -37.666 {'b'} 36.297 -36.297
{'g'} {'g'} -47.361 47.361 {'g'} -43.373 43.373
{'b'} {'b'} 106.48 -106.48 {'b'} 102.43 -102.43
{'g'} {'g'} -62.665 62.665 {'g'} -58.377 58.377
{'b'} {'b'} 201.46 -201.46 {'b'} 197.84 -197.84
学習データ X の予測ラベルは交互作用項を含めても変化しませんが、推定スコア値は異なります。
単純ベイズ分類器を使用して、標本内の事後確率と誤分類コストを推定します。
fisheriris データ セットを読み込みます。150 本のアヤメについて 4 つの測定値が含まれる数値行列 X を作成します。対応するアヤメの種類が含まれる文字ベクトルの cell 配列 Y を作成します。
load fisheriris X = meas; Y = species; rng('default') % For reproducibility
予測子 X とクラス ラベル Y を使用して、単純ベイズ分類器に学習させます。クラス名を指定することが推奨されます。fitcnb は、各予測子が条件付き正規分布に従うと仮定しています。
Mdl = fitcnb(X,Y,'ClassNames',{'setosa','versicolor','virginica'});
Mdl は学習させた ClassificationNaiveBayes 分類器です。
学習データの事後確率と予測誤分類コストを推定します。
[label,Posterior,MisclassCost] = resubPredict(Mdl); Mdl.ClassNames
ans = 3×1 cell
{'setosa' }
{'versicolor'}
{'virginica' }
無作為に選択した 10 個の観測値についての結果を表示します。
idx = randsample(size(X,1),10); table(Y(idx),label(idx),Posterior(idx,:),MisclassCost(idx,:),'VariableNames', ... {'TrueLabel','PredictedLabel','PosteriorProbability','MisclassificationCost'})
ans=10×4 table
TrueLabel PredictedLabel PosteriorProbability MisclassificationCost
______________ ______________ _________________________________________ ______________________________________
{'virginica' } {'virginica' } 6.2514e-269 1.1709e-09 1 1 1 1.1709e-09
{'setosa' } {'setosa' } 1 5.5339e-19 2.485e-25 5.5339e-19 1 1
{'virginica' } {'virginica' } 7.4191e-249 1.4481e-10 1 1 1 1.4481e-10
{'versicolor'} {'versicolor'} 3.4472e-62 0.99997 3.362e-05 1 3.362e-05 0.99997
{'virginica' } {'virginica' } 3.4268e-229 6.597e-09 1 1 1 6.597e-09
{'versicolor'} {'versicolor'} 6.0941e-77 0.9998 0.00019663 1 0.00019663 0.9998
{'virginica' } {'virginica' } 1.3467e-167 0.002187 0.99781 1 0.99781 0.002187
{'setosa' } {'setosa' } 1 1.5776e-15 5.7172e-24 1.5776e-15 1 1
{'virginica' } {'virginica' } 2.0116e-232 2.6206e-10 1 1 1 2.6206e-10
{'setosa' } {'setosa' } 1 1.8085e-17 1.9639e-24 1.8085e-17 1 1
Posterior と MisclassCost の列の順序は、Mdl.ClassNames のクラスの順序に対応します。
入力引数
出力引数
アルゴリズム
resubPredict は、オブジェクト (Mdl) の対応する関数 predict に従って予測を計算します。モデル固有の説明については、次の表に示す関数 predict のリファレンス ページを参照してください。
| モデル | 分類モデル オブジェクト (Mdl) | オブジェクト関数 predict |
|---|---|---|
| 一般化加法モデル | ClassificationGAM | predict |
| k 最近傍モデル | ClassificationKNN | predict |
| 単純ベイズ モデル | ClassificationNaiveBayes | predict |
| ニューラル ネットワーク モデル | ClassificationNeuralNetwork | predict |
| 1 クラスおよびバイナリ分類用のサポート ベクター マシン | ClassificationSVM | predict |
