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サポート ベクター マシン (SVM) などの分類器用のコンパクトなマルチクラス モデル
CompactClassificationECOC
は、コンパクトなバージョンのマルチクラス誤り訂正出力符号 (ECOC) モデルです。コンパクトな分類器には、マルチクラス ECOC モデルの学習に使用したデータが格納されません。このため、コンパクトな分類器を使用しても、交差検証など一部のタスクは実行できません。コンパクトなマルチクラス ECOC モデルは、新しいデータの分類 (predict
) などのタスクに使用します。
CompactClassificationECOC
モデルは 2 つの方法で作成できます。
オブジェクト関数 compact
を使用して、学習済みの ClassificationECOC
モデルからコンパクトな ECOC モデルを作成する。
関数 fitcecoc
を使用し、名前と値のペアの引数 'Learners'
として 'linear'
、'kernel'
、templateLinear
オブジェクト、templateKernel
オブジェクト、またはこれらのオブジェクトの cell 配列を指定して、コンパクトな ECOC モデルを作成する。
compareHoldout | 新しいデータを使用して 2 つの分類モデルの精度を比較 |
discardSupportVectors | ECOC モデルの線形 SVM バイナリ学習器のサポート ベクターを破棄 |
edge | マルチクラス誤り訂正出力符号 (ECOC) モデルの分類エッジ |
loss | マルチクラス誤り訂正出力符号 (ECOC) モデルの分類損失 |
margin | マルチクラス誤り訂正出力符号 (ECOC) モデルの分類マージン |
partialDependence | 部分従属の計算 |
plotPartialDependence | 部分従属プロット (PDP) および個別条件付き期待値 (ICE) プロットの作成 |
predict | マルチクラス誤り訂正出力符号 (ECOC) モデルを使用して観測値を分類 |
selectModels | バイナリ ClassificationLinear 学習器から構成されるマルチクラス ECOC モデルのサブセットを選択 |
update | コード生成用にモデル パラメーターを更新 |
[1] Fürnkranz, Johannes. “Round Robin Classification.” Journal of Machine Learning Research, Vol. 2, 2002, pp. 721–747.
[2] Escalera, S., O. Pujol, and P. Radeva. “Separability of ternary codes for sparse designs of error-correcting output codes.” Pattern Recognition Letters, Vol. 30, Issue 3, 2009, pp. 285–297.
ClassificationECOC
| ClassificationPartitionedECOC
| ClassificationPartitionedKernelECOC
| ClassificationPartitionedLinearECOC
| compact
| fitcecoc