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

構文

label = predict(Mdl,X)

label = predict(Mdl,X,'ObservationsIn',dimension)

[label,score] = predict(___)

説明

label = predict(Mdl,X) は、インクリメンタル学習モデル Mdl からの予測子データ X について、観測値の予測応答 (またはラベル) label を返します。

label = predict(Mdl,X,'ObservationsIn',dimension) は、予測子データの観測値の次元を 'rows' (既定) または 'columns' のいずれかで指定します。たとえば、予測子データの観測値が X の列に沿うように指定するには 'ObservationsIn','columns' と指定します。

[label,score] = predict(___) はさらに、Mdl が分類用のインクリメンタル学習モデルである場合、前の構文におけるいずれかの入力引数の組み合わせを使用して、すべてのクラスの分類スコアを返します。

例

クラス ラベルの予測

人の行動のデータ セットを読み込みます。

load humanactivity

データ セットの詳細については、コマンド ラインで Description を入力してください。

応答は、次の 5 つのクラスのいずれかになります。座る、立つ、歩く、走る、または踊る。被験者が移動しているかどうか (actid > 2) を基準に、応答を二分します。

Y = actid > 2;

線形分類モデルをデータ セット全体に当てはめます。

TTMdl = fitclinear(feat,Y)

TTMdl = 
  ClassificationLinear
      ResponseName: 'Y'
        ClassNames: [0 1]
    ScoreTransform: 'none'
              Beta: [60×1 double]
              Bias: -0.2005
            Lambda: 4.1537e-05
           Learner: 'svm'


  Properties, Methods

TTMdl は従来式の学習済み線形分類モデルを表す ClassificationLinear モデル オブジェクトです。

従来式の学習済み線形分類モデルを、インクリメンタル学習用のバイナリ分類線形モデルに変換します。

IncrementalMdl = incrementalLearner(TTMdl)

IncrementalMdl = 
  incrementalClassificationLinear

            IsWarm: 1
           Metrics: [1×2 table]
        ClassNames: [0 1]
    ScoreTransform: 'none'
              Beta: [60×1 double]
              Bias: -0.2005
           Learner: 'svm'


  Properties, Methods

IncrementalMdl は、SVM を使用するインクリメンタル学習用に準備された incrementalClassificationLinear モデル オブジェクトです。

• 関数 incrementalLearner は、学習した係数を、TTMdl が学習データから学習した他の情報と共に渡して、インクリメンタル学習器を初期化します。

• IncrementalMdl はウォーム (IsWarm が 1) です。これは、インクリメンタル学習関数がパフォーマンス メトリクスの追跡を開始できることを意味します。

• fitclinear が BFGS ソルバーを使用して TTMdl に学習させるのに対し、incrementalLearner は適応型スケール不変ソルバーを使用してモデルに学習させるように構成します。

従来式の学習済みモデルから変換して作成したインクリメンタル学習器は、追加の処理なしで予測を生成できます。

両方のモデルを使用して、すべての観測値のクラス ラベルを予測します。

ttlabels = predict(TTMdl,feat);
illables = predict(IncrementalMdl,feat);
sameLabels = sum(ttlabels ~= illables) == 0

sameLabels = logical
   1

各観測値についての予測ラベルが両方のモデルで同じになります。

データにおける観測値の方向の指定

予測子データ行列の列に沿って観測値を配置すると、インクリメンタル学習時の効率が向上する可能性があります。

2015 年のニューヨーク市住宅データ セットを読み込み、シャッフルします。このデータの詳細については、NYC Open Data を参照してください。

load NYCHousing2015

rng(1) % For reproducibility
n = size(NYCHousing2015,1);
shuffidx = randsample(n,n);
NYCHousing2015 = NYCHousing2015(shuffidx,:);

table から応答変数 SALEPRICE を抽出します。対数変換を SALEPRICE に適用します。

Y = log(NYCHousing2015.SALEPRICE + 1); % Add 1 to avoid log of 0
NYCHousing2015.SALEPRICE = [];

カテゴリカル予測子からダミー変数メトリクスを作成します。

catvars = ["BOROUGH" "BUILDINGCLASSCATEGORY" "NEIGHBORHOOD"];
dumvarstbl = varfun(@(x)dummyvar(categorical(x)),NYCHousing2015,...
    'InputVariables',catvars);
dumvarmat = table2array(dumvarstbl);
NYCHousing2015(:,catvars) = [];

table 内の他のすべての数値変数を売価の線形予測子として扱います。ダミー変数の行列を残りの予測子データに連結し、データを転置して計算を高速化します。

idxnum = varfun(@isnumeric,NYCHousing2015,'OutputFormat','uniform');
X = [dumvarmat NYCHousing2015{:,idxnum}]';

インクリメンタル学習用の線形回帰モデルを推定期間なしで構成します。

Mdl = incrementalRegressionLinear('Learner','leastsquares','EstimationPeriod',0);

Mdl は incrementalRegressionLinear モデル オブジェクトです。

各反復で次の手順に従って、インクリメンタル学習と予測を実行します。

• 100 個の観測値のチャンクを一度に処理することで、データ ストリームをシミュレートします。

• モデルをデータの入力チャンクに当てはめます。観測値がデータの列に沿うように指定します。前のインクリメンタル モデルを新しいモデルで上書きします。

• 当てはめたモデルとデータの入力チャンクを使用して、応答を予測します。観測値がデータの列に沿うように指定します。

% Preallocation
numObsPerChunk = 100;
n = numel(Y);
nchunk = floor(n/numObsPerChunk);
r = nan(n,1);

figure
h = plot(r);
h.YDataSource = 'r'; 
ylabel('Residuals')
xlabel('Iteration')

% Incremental fitting
for j = 2:nchunk
    ibegin = min(n,numObsPerChunk*(j-1) + 1);
    iend   = min(n,numObsPerChunk*j);
    idx = ibegin:iend;
    Mdl = fit(Mdl,X(:,idx),Y(idx),'ObservationsIn','columns');
    yhat = predict(Mdl,X(:,idx),'ObservationsIn','columns');
    r(idx) = Y(idx) - yhat;
    refreshdata
    drawnow
end

Mdl は、ストリーム内のすべてのデータで学習させた incrementalRegressionLinear モデル オブジェクトです。

残差は、インクリメンタル学習の全体で 0 を中心に対称的に広がっています。

事後クラス確率の計算

事後クラス確率を計算するには、ロジスティック回帰インクリメンタル学習器を指定します。

人の行動のデータ セットを読み込みます。データをランダムにシャッフルします。

load humanactivity
n = numel(actid);
rng(10); % For reproducibility
idx = randsample(n,n);
X = feat(idx,:);
Y = actid(idx);

データ セットの詳細については、コマンド ラインで Description を入力してください。

応答は、次の 5 つのクラスのいずれかになります。座る、立つ、歩く、走る、または踊る。被験者が移動しているかどうか (actid > 2) を基準に、応答を二分します。

Y = Y > 2;

バイナリ分類用のインクリメンタル ロジスティック回帰モデルを作成します。クラス名、任意の係数、およびバイアス値を指定して predict の準備をします。

p = size(X,2);
Beta = randn(p,1);
Bias = randn(1);
Mdl = incrementalClassificationLinear('Learner','logistic','Beta',Beta,...
    'Bias',Bias,'ClassNames',unique(Y));

Mdl は incrementalClassificationLinear モデルです。そのプロパティはすべて読み取り専用です。任意の値を指定する代わりに、次のいずれかのアクションを実行してモデルを準備できます。

• データのサブセット (利用可能な場合) で fitclinear を使用して、バイナリ分類用のロジスティック回帰モデルに学習させます。次に、incrementalLearner を使用して、モデルをインクリメンタル学習器に変換します。

• fit を使用して、Mdl をデータに漸増的に当てはめます。

データ ストリームをシミュレートし、50 個の観測値の入力チャンクごとに次のアクションを実行します。

1. predict を呼び出して、データの入力チャンクの観測値における分類スコアを予測します。分類スコアは、ロジスティック回帰学習器の事後クラス確率です。

2. rocmetricsを呼び出して、データの入力チャンクを使って ROC 曲線 (AUC) 内の範囲を計算し、結果を保存します。

3. fit を呼び出して、モデルを入力チャンクに当てはめます。前のインクリメンタル モデルを、入力観測値に当てはめた新しいモデルで上書きします。

numObsPerChunk = 50;
nchunk = floor(n/numObsPerChunk);
auc = zeros(nchunk,1);

% Incremental learning
for j = 1:nchunk
    ibegin = min(n,numObsPerChunk*(j-1) + 1);
    iend   = min(n,numObsPerChunk*j);
    idx = ibegin:iend;    
    [~,posteriorProb] = predict(Mdl,X(idx,:));
    rocObj = rocmetrics(Y(idx),posteriorProb,Mdl.ClassNames);
    auc(j) = rocObj.AUC(1);
    Mdl = fit(Mdl,X(idx,:),Y(idx));
end

Mdl は、ストリーム内のすべてのデータで学習させた incrementalClassificationLinear モデル オブジェクトです。

データの入力チャンクに AUC をプロットします。

plot(auc)
ylabel('AUC')
xlabel('Iteration')

プロットは、分類器がインクリメンタル学習において移動している被験者を正しく予測していることを示しています。

入力引数

Mdl — インクリメンタル学習モデル

incrementalClassificationLinear モデル オブジェクト | incrementalRegressionLinear モデル オブジェクト

インクリメンタル学習モデル。incrementalClassificationLinear または incrementalRegressionLinear というモデル オブジェクトとして指定します。Mdl は、直接作成することも、サポートされている従来式の学習済み機械学習モデルを関数 incrementalLearner によって変換して作成することもできます。詳細については、対応するリファレンス ページを参照してください。

観測値のバッチでラベルを予測するように Mdl を構成しなければなりません。

• Mdl が従来式の学習済みモデルから変換されたモデルの場合、いかなる修正も行うことなくラベルを予測できます。

• そうでない場合、Mdl が次の基準を満たすように、直接指定するか、fit または updateMetricsAndFit を使用して Mdl をデータに当てはめなければなりません。

  • Mdl が incrementalRegressionLinear モデルである場合、そのモデル係数 Mdl.Beta およびバイアス Mdl.Bias は空でない配列でなければなりません。

  • Mdl が incrementalClassificationLinear モデルである場合、そのモデル係数 Mdl.Beta およびバイアス Mdl.Bias は空でない配列でなければならず、Mdl.ClassNames のクラス名に 2 つのクラスが含まれていなければなりません。

  • オブジェクト タイプにかかわらず、関数が予測子データを標準化するようにモデルを構成する場合、予測子の平均 Mdl.Mu および標準偏差 Mdl.Sigma は空でない配列でなければなりません。

X — 予測子データのバッチ

浮動小数点行列

ラベルを予測するための予測子データのバッチ。n 個の観測値および Mdl.NumPredictors 予測子変数の浮動小数点行列として指定します。dimension の値は、変数と観測値の方向を決定します。

メモ

predict は、浮動小数点の入力予測子データのみをサポートしています。入力データに categorical データが含まれている場合は、エンコード バージョンの categorical データを準備する必要があります。dummyvar を使用して、各カテゴリカル変数をダミー変数で構成される数値行列に変換します。その後、すべてのダミー変数行列とその他の数値予測子を連結します。詳細については、ダミー変数を参照してください。

データ型: single | double

dimension — 予測子データにおける観測値の次元

'rows' (既定値) | 'columns'

予測子データにおける観測値の次元。'columns' または 'rows' として指定します。

例: 'ObservationsIn','columns'

データ型: char | string

出力引数

label — 予測応答 (ラベル)

categorical 配列 | 文字配列 | string ベクトル | logical ベクトル | 文字ベクトルの cell 配列 | 浮動小数点ベクトル

予測応答 (ラベル)。n 行の categorical 配列または文字配列、浮動小数点ベクトル、logical ベクトルまたは string ベクトル、文字ベクトルの cell 配列として返されます。n は X の観測値の数、label(j) は観測値 j の予測応答です。

• 回帰問題の場合、label は浮動小数点ベクトルです。

• 分類問題の場合、label は Mdl.ClassNames に格納されているクラス名と同じデータ型になります。(string 配列は文字ベクトルの cell 配列として扱われます)。

  関数 predict は、スコアが最高になるクラスに観測値を分類します。観測値のスコアが NaN の場合、関数はこの観測値を、学習ラベルの最大比率を占める多数クラスに分類します。

score — 分類スコア

浮動小数点行列

分類スコア。Mdl が incrementalClassificationLinear モデルの場合、n 行 2 列の浮動小数点行列として返されます。n は X の観測値の数です。score(j,k) は観測値 j をクラス k に分類するスコアです。Mdl.ClassNames はクラスの順序を指定します。

Mdl.Learner が 'svm' の場合、predict は生の分類スコアを返します。Mdl.Learner が 'logistic' の場合、分類スコアは事後確率です。

詳細

分類スコア

バイナリ分類の線形インクリメンタル学習モデルの場合、観測値 x (行ベクトル) を陽性クラスに分類する生の "分類スコア" は次のとおりです。

$$f(x)={\beta }_0+x\beta ,$$

• β₀ はスカラー バイアス Mdl.Bias です。

• β は係数 Mdl.Beta の列ベクトルです。

x を陰性クラスに分類する生の分類スコアは -f(x) です。このソフトウェアでは、スコアが正になるクラスに観測値が分類されます。

線形分類モデルがロジスティック回帰学習器で構成されている場合、このソフトウェアでは 'logit' スコア変換が生の分類スコアに適用されます。

拡張機能

C/C++ コード生成

MATLAB® Coder™ を使用して C および C++ コードを生成します。

使用上の注意および制限:

• saveLearnerForCoder、loadLearnerForCoder および codegen (MATLAB Coder) を使用して、関数 predict のコードを生成します。saveLearnerForCoder を使用して、学習済みモデルを保存します。loadLearnerForCoder を使用して保存済みモデルを読み込んで関数 predict を呼び出す、エントリポイント関数を定義します。次に、codegen を使用して、エントリポイント関数のコードを生成します。

• predict の単精度の C/C++ コードを生成するには、loadLearnerForCoder 関数を呼び出すときに DataType="single" を指定します。

• 次の表は、predict の引数に関する注意です。この表に含まれていない引数は、完全にサポートされています。

  引数	注意と制限
  Mdl	モデル オブジェクトの使用上の注意および制限については、incrementalClassificationLinear または incrementalRegressionLinear を参照してください。
  X	バッチ間の観測値の数は可変サイズにすることができます。 予測子変数の数は Mdl.NumPredictors と等しくなければなりません。 X は single または double でなければなりません。

• 次の制限が適用されます。

  • データをシャッフルするように Mdl を構成した場合 (Mdl.Shuffle が true であるか、Mdl.Solver が 'sgd' または 'asgd')、関数 predict は、モデルをバッチに当てはめる前に観測値の各入力バッチを無作為にシャッフルします。シャッフルされた観測値の順序は、MATLAB^® で生成される順序と一致しないことがあります。したがって、予測を生成する前に Mdl を当てはめた場合、MATLAB で計算される予測と生成コードで計算される予測が等しくならない場合があります。

  • 浮動小数点の入力引数およびオブジェクト プロパティには、すべて同質なデータ型を使用します。具体的には、single または double のいずれかです。

詳細は、コード生成の紹介を参照してください。

バージョン履歴

R2020b で導入

参考

オブジェクト

• incrementalClassificationLinear | incrementalRegressionLinear

関数

• fit | updateMetricsAndFit

トピック

• インクリメンタル学習の概要
• インクリメンタル学習モデルの構成