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インクリメンタル学習

分類モデルのストリーミング データへの当てはめと、そのパフォーマンスの追跡

インクリメンタル学習 (オンライン学習) では、予測子変数の分布、目的関数の要素、観測値のラベル付けなどがほとんど未知、またはまったく未知の可能性のある、データ ストリームからの入力データを処理します。インクリメンタル学習は従来の機械学習の手法とは異なり、モデルへの当てはめ、ハイパーパラメーター調整のための交差検証の実行、および予測子の分布の推測を行うために、十分にラベル付けされたデータを使用できます。

インクリメンタル学習では、構成済みのインクリメンタル モデルが必要です。incrementalClassificationLinear などのオブジェクトを呼び出して、直接、インクリメンタル モデルを作成および構成できます。または、incrementalLearner を使用して、サポートされている従来の学習済みのモデルをインクリメンタル学習器に変換できます。モデルを構成してデータ ストリームを設定した後、インクリメンタル モデルをデータの入力チャンクに当てはめてモデルの予測パフォーマンスを追跡することや、両方のアクションを同時に実行することができます。

詳細については、インクリメンタル学習の概要を参照してください。

分類誤差など、概念データのドリフトをインクリメンタルに監視することもできます。最初に、incrementalConceptDriftDetector を使用してドリフト検出器を構成する必要があります。データ ストリームを設定した後、detectdrift を使用してドリフト検出器を更新し、ドリフトを検出できます。詳細については、リファレンス ページを参照してください。

関数

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カーネル バイナリ分類モデル

incrementalLearnerConvert kernel model for binary classification to incremental learner

線形バイナリ分類モデル

incrementalLearnerバイナリ分類サポート ベクター マシン (SVM) モデルのインクリメンタル学習器への変換
incrementalLearnerバイナリ分類用の線形モデルをインクリメンタル学習器に変換

マルチクラス ECOC 分類モデル

incrementalLearnerConvert multiclass error-correcting output codes (ECOC) model to incremental learner

単純ベイズ モデル

incrementalLearner単純ベイズ分類モデルのインクリメンタル学習器への変換

カーネル バイナリ分類モデル

fitインクリメンタル学習用のカーネル モデルの学習
updateMetricsUpdate performance metrics in kernel incremental learning model given new data
updateMetricsAndFitUpdate performance metrics in kernel incremental learning model given new data and train model

線形バイナリ分類モデル

fitインクリメンタル学習用の線形モデルの学習
updateMetrics線形インクリメンタル学習モデルの新しいデータに基づくパフォーマンス メトリクスの更新
updateMetricsAndFit線形インクリメンタル学習モデルの新しいデータに基づくパフォーマンス メトリクスの更新とモデルの学習

マルチクラス ECOC 分類モデル

fitインクリメンタル学習用の ECOC 分類モデルの学習
updateMetricsUpdate performance metrics in ECOC incremental learning classification model given new data
updateMetricsAndFitUpdate performance metrics in ECOC incremental learning classification model given new data and train model

単純ベイズ モデル

fitインクリメンタル学習用の単純ベイズ分類モデルの学習
updateMetrics単純ベイズ インクリメンタル学習分類モデルの新しいデータに基づくパフォーマンス メトリクスの更新
updateMetricsAndFit単純ベイズ インクリメンタル学習分類モデルの新しいデータに基づくパフォーマンス メトリクスの更新とモデルの学習

カーネル バイナリ分類モデル

predictカーネル インクリメンタル学習モデルからの新しい観測の応答予測
lossLoss of kernel incremental learning model on batch of data
perObservationLossPer observation classification error of model for incremental learning
resetReset incremental classification model

線形バイナリ分類モデル

predict線形インクリメンタル学習モデルからの新しい観測の応答予測
lossデータのバッチでの線形インクリメンタル学習モデルの損失
perObservationLossPer observation classification error of model for incremental learning
resetReset incremental classification model

マルチクラス ECOC 分類モデル

predictPredict responses for new observations from ECOC incremental learning classification model
lossLoss of ECOC incremental learning classification model on batch of data
perObservationLossPer observation classification error of model for incremental learning
resetReset incremental classification model

単純ベイズ モデル

predict単純ベイズ インクリメンタル学習分類モデルからの新しい観測値の応答予測
lossデータのバッチでの単純ベイズ インクリメンタル学習分類モデルの損失
logpインクリメンタル学習用の単純ベイズ分類モデルの対数条件なし確率密度
perObservationLossPer observation classification error of model for incremental learning
resetReset incremental classification model
incrementalConceptDriftDetectorインクリメンタルな概念ドリフト検出器のインスタンス化
detectdriftドリフト検出器の状態とドリフト ステータスを新しいデータで更新
resetReset incremental concept drift detector

オブジェクト

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incrementalClassificationKernel Binary classification kernel model for incremental learning
incrementalClassificationLinearインクリメンタル学習用のバイナリ分類線形モデル
incrementalClassificationECOC Multiclass classification model using binary learners for incremental learning
incrementalClassificationNaiveBayesインクリメンタル学習用の単純ベイズ分類モデル
DriftDetectionMethodドリフト検出法 (DDM) を使用するインクリメンタルなドリフト検出器
HoeffdingDriftDetectionMethodHoeffding 境界のドリフト検出法 (HDDM) を使用するインクリメンタルな概念ドリフト検出器

トピック