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predict

半教師あり自己学習済み分類器を使用した新しいデータのラベル付け

    説明

    label = predict(Mdl,X) は、半教師あり自己学習済み分類器 Mdl に基づいて、テーブルまたは行列 X 内のデータに対する予測クラス ラベルのベクトルを返します。

    [label,score] = predict(Mdl,X) は、ラベルが特定のクラスから派生する尤度を示すスコアの行列も返します。X 内の各観測値について、予測クラス ラベルは、すべてのクラスの中で最大のスコアに対応します。

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    ラベル付けされたデータとラベル付けされていないデータの両方を使用して、SemiSupervisedSelfTrainingModel オブジェクトに学習させます。学習済みのモデルを使用して新しいデータにラベルを付けます。

    ラベル付けされたデータの観測値をランダムに 15 個生成し、その観測値が 5 個ずつ 3 つのクラスに属するようにします。

    rng('default') % For reproducibility
    labeledX = [randn(5,2)*0.25 + ones(5,2);
                randn(5,2)*0.25 - ones(5,2);
                randn(5,2)*0.5];
    Y = [ones(5,1); ones(5,1)*2; ones(5,1)*3];

    ラベル付けされていないデータの観測値を追加でランダムに 300 個生成し、各クラスに 100 個ずつ属するようにします。

    unlabeledX = [randn(100,2)*0.25 + ones(100,2);
                  randn(100,2)*0.25 - ones(100,2);
                  randn(100,2)*0.5];

    半教師あり自己学習法を使用して、ラベル付けされていないデータにラベルをあてはめます。関数 fitsemiselfSemiSupervisedSelfTrainingModel オブジェクトを返します。このオブジェクトの FittedLabels プロパティにはラベル付けされていないデータにあてはめられたラベルが、LabelScores プロパティには関連するラベル スコアが含まれます。

    Mdl = fitsemiself(labeledX,Y,unlabeledX)
    Mdl = 
      SemiSupervisedSelfTrainingModel with properties:
    
                 FittedLabels: [300x1 double]
                  LabelScores: [300x3 double]
                   ClassNames: [1 2 3]
                 ResponseName: 'Y'
        CategoricalPredictors: []
                      Learner: [1x1 classreg.learning.classif.CompactClassificationECOC]
    
    
      Properties, Methods
    
    
    

    新しいデータの観測値をランダムに 150 個生成し、各クラスに 50 個ずつ属するようにします。検証のために、新しいデータの真のラベルを追跡します。

    newX = [randn(50,2)*0.25 + ones(50,2);
            randn(50,2)*0.25 - ones(50,2);
            randn(50,2)*0.5];
    trueLabels = [ones(50,1); ones(50,1)*2; ones(50,1)*3];

    SemiSupervisedSelfTrainingModel オブジェクトの関数 predict を使用して、新しいデータのラベルを予測します。混同行列を使用して、真のラベルを予測ラベルと比較します。

    predictedLabels = predict(Mdl,newX);
    confusionchart(trueLabels,predictedLabels)

    Figure contains an object of type ConfusionMatrixChart.

    newX 内の 150 個の観測値のうち、誤りのラベルが付けられた観測値はわずか 8 個です。

    入力引数

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    半教師あり自己学習分類器。fitsemiself によって返される SemiSupervisedSelfTrainingModel オブジェクトとして指定します。

    分類対象の予測子データ。数値行列またはテーブルを指定します。X の各行は 1 つの観測値に対応し、各列は 1 つの変数に対応します。

    行列データ (fitsemiself の呼び出しにおける XUnlabeledX) を使用して Mdl に学習させる場合、X を数値行列として指定します。

    • X の列に含まれている変数の順序は、Mdl に学習させた予測子変数の順序と同じでなければなりません。

    • インデックスが Mdl.CategoricalPredictors と一致する X の予測子は、カテゴリカル予測子として扱われます。

    表形式データ (fitsemiself の呼び出しにおける TblUnlabeledTbl) を使用して Mdl に学習させる場合、X をテーブルとして指定します。

    • X 内のすべての予測子変数は変数名およびデータ型が、Mdl に学習させた (Mdl.PredictorNames に格納されている) 変数と同じでなければなりません。ただし、X の列の順序が Tbl の列の順序に対応する必要はありません。また、TblX に追加の変数 (応答変数など) を含めることができますが、predict はこれらを無視します。

    • predict は、文字ベクトルの cell 配列ではない cell 配列や複数列の変数をサポートしません。

    データ型: single | double | table

    出力引数

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    予測クラス ラベル。categorical 配列、文字配列、logical ベクトル、数値ベクトル、または文字ベクトルの cell 配列として返されます。label のデータ型はあてはめられたクラス ラベル Mdl.FittedLabels と同じで、その長さは X の行数と等しくなります。

    予測クラス スコア。数値行列として返されます。score のサイズは m 行 K 列です。m は X の観測値 (行) の数、K は Mdl.ClassNames のクラスの数です。

    score(m,k) はクラス k に属する X の観測値 m の尤度です。高いスコア値は尤度が高いことを示します。スコア値の範囲は、基となる分類器 Mdl.Learner によって異なります。

    R2020b で導入