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回帰に NCA を使用するロバスト特徴選択

カスタムなロバスト損失関数を NCA で使用して、外れ値に対してロバストな特徴選択を実行します。

外れ値があるデータの生成

3 つの予測子 (予測子 4、7 および 13) に応答が依存する回帰用の標本データを生成します。

rng(123,'twister'); % For reproducibility
n = 200;
X = randn(n,20);
y = cos(X(:,7)) + sin(X(:,4).*X(:,13)) + 0.1*randn(n,1);

外れ値をデータに追加します。

numoutliers   = 25;
outlieridx    = floor(linspace(10,90,numoutliers));
y(outlieridx) = 5*randn(numoutliers,1);

データをプロットする。

figure;
plot(y);

非ロバストな損失関数の使用

特徴選択アルゴリズムの性能は、正則化パラメーターの値に大きく依存します。特徴選択での使用に最も適している値になるように正則化パラメーターを調整することをお勧めします。5 分割交差検証を使用して正則化パラメーターを調整します。平均二乗誤差 (MSE) を使用します。

はじめに、データを 5 つの分割に分割します。各分割で、データの 4/5 は学習に、1/5 は検証 (検定) に使用されます。

cvp         = cvpartition(length(y),'kfold',5);
numtestsets = cvp.NumTestSets;

検定するラムダ値を計算し、損失値を格納する配列を作成します。

lambdavals  = linspace(0,3,50)*std(y)/length(y);
lossvals    = zeros(length(lambdavals),numtestsets);

NCA を実行し、各 値および各分割について損失を計算します。

    for i = 1:length(lambdavals)
        for k = 1:numtestsets

            Xtrain = X(cvp.training(k),:);
            ytrain = y(cvp.training(k),:);
            Xtest  = X(cvp.test(k),:);
            ytest  = y(cvp.test(k),:);

            nca = fsrnca(Xtrain,ytrain,'FitMethod','exact',...
                'Solver','lbfgs','Verbose',0,'Lambda',lambdavals(i),...
                'LossFunction','mse');

            lossvals(i,k) = loss(nca,Xtest,ytest,'LossFunction','mse');
        end
    end

各ラムダ値に対応する平均損失をプロットします。

meanloss = mean(lossvals,2);
figure;
plot(lambdavals,meanloss,'ro-');
xlabel('Lambda');
ylabel('Loss (MSE)');
grid on;

平均損失が最小になる の値を求めます。

[~,idx] = min(mean(lossvals,2));
bestlambda = lambdavals(idx)
bestlambda =

    0.0231

最良の 値および mse を使用して特徴選択を実行します。

nca = fsrnca(X,y,'FitMethod','exact','Solver','lbfgs',...
     'Verbose',1,'Lambda',bestlambda,'LossFunction','mse');
 o Solver = LBFGS, HessianHistorySize = 15, LineSearchMethod = weakwolfe

|====================================================================================================|
|   ITER   |   FUN VALUE   |  NORM GRAD  |  NORM STEP  |  CURV  |    GAMMA    |    ALPHA    | ACCEPT |
|====================================================================================================|
|        0 |  6.414642e+00 |   8.430e-01 |   0.000e+00 |        |   7.117e-01 |   0.000e+00 |   YES  |
|        1 |  6.066100e+00 |   9.952e-01 |   1.264e+00 |    OK  |   3.741e-01 |   1.000e+00 |   YES  |
|        2 |  5.498221e+00 |   4.267e-01 |   4.250e-01 |    OK  |   4.016e-01 |   1.000e+00 |   YES  |
|        3 |  5.108548e+00 |   3.933e-01 |   8.564e-01 |    OK  |   3.599e-01 |   1.000e+00 |   YES  |
|        4 |  4.808456e+00 |   2.505e-01 |   9.352e-01 |    OK  |   8.798e-01 |   1.000e+00 |   YES  |
|        5 |  4.677382e+00 |   2.085e-01 |   6.014e-01 |    OK  |   1.052e+00 |   1.000e+00 |   YES  |
|        6 |  4.487789e+00 |   4.726e-01 |   7.374e-01 |    OK  |   5.593e-01 |   1.000e+00 |   YES  |
|        7 |  4.310099e+00 |   2.484e-01 |   4.253e-01 |    OK  |   3.367e-01 |   1.000e+00 |   YES  |
|        8 |  4.258539e+00 |   3.629e-01 |   4.521e-01 |    OK  |   4.705e-01 |   5.000e-01 |   YES  |
|        9 |  4.175345e+00 |   1.972e-01 |   2.608e-01 |    OK  |   4.018e-01 |   1.000e+00 |   YES  |
|       10 |  4.122340e+00 |   9.169e-02 |   2.947e-01 |    OK  |   3.487e-01 |   1.000e+00 |   YES  |
|       11 |  4.095525e+00 |   9.798e-02 |   2.529e-01 |    OK  |   1.188e+00 |   1.000e+00 |   YES  |
|       12 |  4.059690e+00 |   1.584e-01 |   5.213e-01 |    OK  |   9.930e-01 |   1.000e+00 |   YES  |
|       13 |  4.029208e+00 |   7.411e-02 |   2.076e-01 |    OK  |   4.886e-01 |   1.000e+00 |   YES  |
|       14 |  4.016358e+00 |   1.068e-01 |   2.696e-01 |    OK  |   6.919e-01 |   1.000e+00 |   YES  |
|       15 |  4.004521e+00 |   5.434e-02 |   1.136e-01 |    OK  |   5.647e-01 |   1.000e+00 |   YES  |
|       16 |  3.986929e+00 |   6.158e-02 |   2.993e-01 |    OK  |   1.353e+00 |   1.000e+00 |   YES  |
|       17 |  3.976342e+00 |   4.966e-02 |   2.213e-01 |    OK  |   7.668e-01 |   1.000e+00 |   YES  |
|       18 |  3.966646e+00 |   5.458e-02 |   2.529e-01 |    OK  |   1.988e+00 |   1.000e+00 |   YES  |
|       19 |  3.959586e+00 |   1.046e-01 |   4.169e-01 |    OK  |   1.858e+00 |   1.000e+00 |   YES  |

|====================================================================================================|
|   ITER   |   FUN VALUE   |  NORM GRAD  |  NORM STEP  |  CURV  |    GAMMA    |    ALPHA    | ACCEPT |
|====================================================================================================|
|       20 |  3.953759e+00 |   8.248e-02 |   2.892e-01 |    OK  |   1.040e+00 |   1.000e+00 |   YES  |
|       21 |  3.945475e+00 |   3.119e-02 |   1.698e-01 |    OK  |   1.095e+00 |   1.000e+00 |   YES  |
|       22 |  3.941567e+00 |   2.350e-02 |   1.293e-01 |    OK  |   1.117e+00 |   1.000e+00 |   YES  |
|       23 |  3.939468e+00 |   1.296e-02 |   1.805e-01 |    OK  |   2.287e+00 |   1.000e+00 |   YES  |
|       24 |  3.938662e+00 |   8.591e-03 |   5.955e-02 |    OK  |   1.553e+00 |   1.000e+00 |   YES  |
|       25 |  3.938239e+00 |   6.421e-03 |   5.334e-02 |    OK  |   1.102e+00 |   1.000e+00 |   YES  |
|       26 |  3.938013e+00 |   5.449e-03 |   6.773e-02 |    OK  |   2.085e+00 |   1.000e+00 |   YES  |
|       27 |  3.937896e+00 |   6.226e-03 |   3.368e-02 |    OK  |   7.541e-01 |   1.000e+00 |   YES  |
|       28 |  3.937820e+00 |   2.497e-03 |   2.397e-02 |    OK  |   7.940e-01 |   1.000e+00 |   YES  |
|       29 |  3.937791e+00 |   2.004e-03 |   1.339e-02 |    OK  |   1.863e+00 |   1.000e+00 |   YES  |
|       30 |  3.937784e+00 |   2.448e-03 |   1.265e-02 |    OK  |   9.667e-01 |   1.000e+00 |   YES  |
|       31 |  3.937778e+00 |   6.973e-04 |   2.906e-03 |    OK  |   4.672e-01 |   1.000e+00 |   YES  |
|       32 |  3.937778e+00 |   3.038e-04 |   9.502e-04 |    OK  |   1.060e+00 |   1.000e+00 |   YES  |
|       33 |  3.937777e+00 |   2.327e-04 |   1.069e-03 |    OK  |   1.597e+00 |   1.000e+00 |   YES  |
|       34 |  3.937777e+00 |   1.959e-04 |   1.537e-03 |    OK  |   4.026e+00 |   1.000e+00 |   YES  |
|       35 |  3.937777e+00 |   1.162e-04 |   1.464e-03 |    OK  |   3.418e+00 |   1.000e+00 |   YES  |
|       36 |  3.937777e+00 |   8.353e-05 |   3.660e-04 |    OK  |   7.304e-01 |   5.000e-01 |   YES  |
|       37 |  3.937777e+00 |   1.412e-05 |   1.412e-04 |    OK  |   7.842e-01 |   1.000e+00 |   YES  |
|       38 |  3.937777e+00 |   1.277e-05 |   3.808e-05 |    OK  |   1.021e+00 |   1.000e+00 |   YES  |
|       39 |  3.937777e+00 |   8.614e-06 |   3.698e-05 |    OK  |   2.561e+00 |   1.000e+00 |   YES  |

|====================================================================================================|
|   ITER   |   FUN VALUE   |  NORM GRAD  |  NORM STEP  |  CURV  |    GAMMA    |    ALPHA    | ACCEPT |
|====================================================================================================|
|       40 |  3.937777e+00 |   3.159e-06 |   5.299e-05 |    OK  |   4.331e+00 |   1.000e+00 |   YES  |
|       41 |  3.937777e+00 |   2.657e-06 |   1.080e-05 |    OK  |   7.038e-01 |   5.000e-01 |   YES  |
|       42 |  3.937777e+00 |   7.054e-07 |   7.036e-06 |    OK  |   9.519e-01 |   1.000e+00 |   YES  |

         Infinity norm of the final gradient = 7.054e-07
              Two norm of the final step     = 7.036e-06, TolX   = 1.000e-06
Relative infinity norm of the final gradient = 7.054e-07, TolFun = 1.000e-06
EXIT: Local minimum found.

選択した特徴量をプロットします。

figure;
plot(nca.FeatureWeights,'ro');
grid on;
xlabel('Feature index');
ylabel('Feature weight');

nca モデルを使用して応答値を予測し、あてはめた (予測した) 応答値と実際の応答値をプロットします。

fitted = predict(nca,X);
figure;
plot(y,'r.');
hold on;
plot(fitted,'b-');
xlabel('index');
ylabel('Fitted values');

fsrnca は、外れ値を含むデータ内のすべての点をあてはめようとします。この結果、予測子 4、7 および 13 以外の多くの特徴量に非ゼロの重みが割り当てられます。

組み込みロバスト損失関数の使用

同じプロセスを繰り返して正則化パラメーターを調整します。今回は、組み込みの 許容損失関数を使用します。

許容損失関数は平均二乗誤差よりも外れ値に対してロバストです。

lambdavals  = linspace(0,3,50)*std(y)/length(y);
cvp         = cvpartition(length(y),'kfold',5);
numtestsets = cvp.NumTestSets;
lossvals    = zeros(length(lambdavals),numtestsets);

    for i = 1:length(lambdavals)
        for k = 1:numtestsets

            Xtrain = X(cvp.training(k),:);
            ytrain = y(cvp.training(k),:);
            Xtest  = X(cvp.test(k),:);
            ytest  = y(cvp.test(k),:);

            nca = fsrnca(Xtrain,ytrain,'FitMethod','exact',...
                'Solver','sgd','Verbose',0,'Lambda',lambdavals(i),...
                'LossFunction','epsiloninsensitive','Epsilon',0.8);

            lossvals(i,k) = loss(nca,Xtest,ytest,'LossFunction','mse');
        end
    end

使用する の値はデータによって異なり、最良の値を決定するには交差検証も使用することになります。しかし、 の値の選択はこの例の範囲外です。この例における の選択は、主にこの方法のロバスト性を示すためのものです。

各ラムダ値に対応する平均損失をプロットします。

meanloss = mean(lossvals,2);
figure;
plot(lambdavals,meanloss,'ro-');
xlabel('Lambda');
ylabel('Loss (MSE)');
grid on;

平均損失が最小になるラムダの値を求めます。

[~,idx] = min(mean(lossvals,2));
bestlambda = lambdavals(idx)
bestlambda =

    0.0187

許容損失関数と最良のラムダの値を使用して近傍成分分析モデルをあてはめます。

nca = fsrnca(X,y,'FitMethod','exact','Solver','sgd',...
     'Lambda',bestlambda,'LossFunction','epsiloninsensitive','Epsilon',0.8);

選択した特徴量をプロットします。

figure;
plot(nca.FeatureWeights,'ro');
grid on;
xlabel('Feature index');
ylabel('Feature weight');

あてはめた値をプロットします。

fitted = predict(nca,X);
figure;
plot(y,'r.');
hold on;
plot(fitted,'b-');
xlabel('index');
ylabel('Fitted values');

許容損失は、外れ値に対するロバスト性が高いようです。関連性があると識別された特徴量の数が mse より少なくなっています。このあてはめでは、依然として一部の外れ値の影響があることが示されています。

カスタムなロバスト損失関数の使用

外れ値に対してロバストであるカスタムなロバスト損失関数を定義し、回帰用の特徴選択で使用します。

customlossFcn = @(yi,yj) 1 - exp(-abs(bsxfun(@minus,yi,yj')));

カスタム定義したロバスト損失関数を使用して正則化パラメーターを調整します。

lambdavals  = linspace(0,3,50)*std(y)/length(y);
cvp         = cvpartition(length(y),'kfold',5);
numtestsets = cvp.NumTestSets;
lossvals    = zeros(length(lambdavals),numtestsets);

    for i = 1:length(lambdavals)
        for k = 1:numtestsets

            Xtrain = X(cvp.training(k),:);
            ytrain = y(cvp.training(k),:);
            Xtest  = X(cvp.test(k),:);
            ytest  = y(cvp.test(k),:);

            nca = fsrnca(Xtrain,ytrain,'FitMethod','exact',...
                'Solver','lbfgs','Verbose',0,'Lambda',lambdavals(i),...
                'LossFunction',customlossFcn);

            lossvals(i,k) = loss(nca,Xtest,ytest,'LossFunction','mse');
        end
    end

各ラムダ値に対応する平均損失をプロットします。

meanloss = mean(lossvals,2);
figure;
plot(lambdavals,meanloss,'ro-');
xlabel('Lambda');
ylabel('Loss (MSE)');
grid on;

平均損失が最小になる の値を求めます。

[~,idx] = min(mean(lossvals,2));
bestlambda = lambdavals(idx)
bestlambda =

    0.0165

カスタムなロバスト損失関数と最良の の値を使用して特徴選択を実行します。

nca = fsrnca(X,y,'FitMethod','exact','Solver','lbfgs',...
     'Verbose',1,'Lambda',bestlambda,'LossFunction',customlossFcn);
 o Solver = LBFGS, HessianHistorySize = 15, LineSearchMethod = weakwolfe

|====================================================================================================|
|   ITER   |   FUN VALUE   |  NORM GRAD  |  NORM STEP  |  CURV  |    GAMMA    |    ALPHA    | ACCEPT |
|====================================================================================================|
|        0 |  8.610073e-01 |   4.921e-02 |   0.000e+00 |        |   1.219e+01 |   0.000e+00 |   YES  |
|        1 |  6.582278e-01 |   2.328e-02 |   1.820e+00 |    OK  |   2.177e+01 |   1.000e+00 |   YES  |
|        2 |  5.706490e-01 |   2.241e-02 |   2.360e+00 |    OK  |   2.541e+01 |   1.000e+00 |   YES  |
|        3 |  5.677090e-01 |   2.666e-02 |   7.583e-01 |    OK  |   1.092e+01 |   1.000e+00 |   YES  |
|        4 |  5.620806e-01 |   5.524e-03 |   3.335e-01 |    OK  |   9.973e+00 |   1.000e+00 |   YES  |
|        5 |  5.616054e-01 |   1.428e-03 |   1.025e-01 |    OK  |   1.736e+01 |   1.000e+00 |   YES  |
|        6 |  5.614779e-01 |   4.446e-04 |   8.350e-02 |    OK  |   2.507e+01 |   1.000e+00 |   YES  |
|        7 |  5.614653e-01 |   4.118e-04 |   2.466e-02 |    OK  |   2.105e+01 |   1.000e+00 |   YES  |
|        8 |  5.614620e-01 |   1.307e-04 |   1.373e-02 |    OK  |   2.002e+01 |   1.000e+00 |   YES  |
|        9 |  5.614615e-01 |   9.318e-05 |   4.128e-03 |    OK  |   3.683e+01 |   1.000e+00 |   YES  |
|       10 |  5.614611e-01 |   4.579e-05 |   8.785e-03 |    OK  |   6.170e+01 |   1.000e+00 |   YES  |
|       11 |  5.614610e-01 |   1.232e-05 |   1.582e-03 |    OK  |   2.000e+01 |   5.000e-01 |   YES  |
|       12 |  5.614610e-01 |   3.174e-06 |   4.742e-04 |    OK  |   2.510e+01 |   1.000e+00 |   YES  |
|       13 |  5.614610e-01 |   7.896e-07 |   1.683e-04 |    OK  |   2.959e+01 |   1.000e+00 |   YES  |

         Infinity norm of the final gradient = 7.896e-07
              Two norm of the final step     = 1.683e-04, TolX   = 1.000e-06
Relative infinity norm of the final gradient = 7.896e-07, TolFun = 1.000e-06
EXIT: Local minimum found.

選択した特徴量をプロットします。

figure;
plot(nca.FeatureWeights,'ro');
grid on;
xlabel('Feature index');
ylabel('Feature weight');

あてはめた値をプロットします。

fitted = predict(nca,X);
figure;
plot(y,'r.');
hold on;
plot(fitted,'b-');
xlabel('index');
ylabel('Fitted values');

このケースでは、損失が外れ値の影響を受けておらず、結果はほとんどの観測値に基づいています。fsrnca は予測子 4、7 および 13 を関連性がある特徴量として識別しており、他の特徴量は選択していません。

損失関数の選択が結果に影響を与える理由

はじめに、2 つの観測値の差について一連の値の損失関数を計算します。

deltay   = linspace(-10,10,1000)';
% Compute custom loss function values
customlossvals = customlossFcn(deltay,0);
% Compute epsilon insensitive loss function and values
epsinsensitive = @(yi,yj,E) max(0,abs(bsxfun(@minus,yi,yj'))-E);
epsinsenvals = epsinsensitive(deltay,0,0.5);
% Compute mse loss function and values
mse = @(yi,yj) (yi-yj').^2;
msevals = mse(deltay,0);

次に、各損失関数をプロットして、これらの違いおよびこれらが結果に影響を与える理由を調べます。

figure;
xlabel('(yi - yj)')
ylabel('loss(yi,yj)')
plot(deltay,customlossvals,'g-',deltay,epsinsenvals,'b-',deltay,msevals,'r-')
legend('customloss','epsiloninsensitive','mse')
ylim([0 20])

mse は、2 つの応答値の差が大きくなると二次関数的に大きくなり、外れ値の影響を大きく受けます。fsrnca がこの損失を最小化しようとすると、より多くの特徴量を関連性があると識別することになります。イプシロン不感応損失は mse より外れ値に対する耐性が高くなっていますが、結果的には 2 つの観測値の差が大きくなるとそれに比例して大きくなります。ロバスト損失関数は、2 つの観測値の差が大きくなると 1 に近づき、差がさらに大きくなっても値はあまり変化しません。3 つの中で外れ値に対して最もロバストです。