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サポート ベクター マシン分類

バイナリまたはマルチクラス分類用のサポート ベクター マシン

低~中次元のデータセットで精度を向上させカーネル関数を選択するには、分類学習器アプリを使用して、SVM バイナリ学習器が含まれているマルチクラス誤り訂正出力符号 (ECOC) モデルまたはバイナリ SVM モデルに学習をさせます。柔軟性を向上させるには、コマンドライン インターフェイスで fitcsvm を使用してバイナリ SVM モデルに学習をさせるか、fitcecoc を使用してバイナリ SVM 学習器から構成されるマルチクラス ECOC モデルに学習をさせます。

高次元データセットの計算時間を短縮するには、fitclinear を使用して線形 SVM モデルなどのバイナリ線形分類モデルに効率的に学習をさせるか、fitcecoc を使用して SVM モデルから構成されるマルチクラス ECOC モデルに学習をさせます。

ビッグ データが含まれている非線形分類の場合は、fitckernel を使用してバイナリ ガウス カーネル分類モデルに学習をさせます。

アプリ

分類学習器教師あり機械学習を使用して、データを分類するようにモデルを学習させる

ブロック

ClassificationSVM Predict1 クラスおよびバイナリ分類用のサポート ベクター マシン (SVM) 分類器を使用した観測値の分類 (R2020b 以降)
ClassificationECOC Predict誤り訂正出力符号 (ECOC) 分類モデルを使用して観測値を分類 (R2023a 以降)
ClassificationLinear Predict線形分類モデルを使用した観測値の分類 (R2023a 以降)
IncrementalClassificationLinear PredictClassify observations using incremental linear classification model (R2023b 以降)
IncrementalClassificationLinear FitFit incremental linear binary classification model (R2023b 以降)
Update MetricsUpdate performance metrics in incremental learning model given new data (R2023b 以降)

関数

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モデルまたはテンプレートの作成

fitcsvm1 クラスおよびバイナリ分類用のサポート ベクター マシン (SVM) 分類器の学習
compact機械学習モデルのサイズの縮小
templateSVMサポート ベクター マシン テンプレート

モデルの変更

discardSupportVectors線形サポート ベクター マシン (SVM) 分類器のサポート ベクターを破棄
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 (R2020b 以降)
resumeサポート ベクター マシン (SVM) 分類器の学習を再開

モデルの解釈

limeLocal Interpretable Model-agnostic Explanations (LIME) (R2020b 以降)
partialDependence部分依存の計算 (R2020b 以降)
plotPartialDependence部分依存プロット (PDP) および個別条件付き期待値 (ICE) プロットの作成
shapleyシャープレイ値 (R2021a 以降)

交差検証

crossval機械学習モデルの交差検証
kfoldEdge交差検証済み分類モデルの分類エッジ
kfoldLoss交差検証済み分類モデルの分類損失
kfoldMargin交差検証済み分類モデルの分類マージン
kfoldPredict交差検証済み分類モデルの観測値の分類
kfoldfun分類での関数の交差検証

パフォーマンスの測定

lossサポート ベクター マシン (SVM) 分類器の分類誤差を計算
resubLoss再代入分類損失
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
edgeサポート ベクター マシン (SVM) 分類器の分類エッジを計算
marginサポート ベクター マシン (SVM) 分類器の分類マージンを計算
resubEdge再代入分類エッジ
resubMargin再代入分類マージン
testckfold交差検証の反復により 2 つの分類モデルの精度を比較
fitSVMPosterior事後確率の近似
fitPosteriorコンパクトなサポート ベクター マシン (SVM) 分類器の事後確率の当てはめ

観測値の分類

predictサポート ベクター マシン (SVM) 分類器を使用して観測値を分類
resubPredict学習済み分類器を使用した学習データの分類

モデル プロパティの収集

gatherGPU からの Statistics and Machine Learning Toolbox オブジェクトのプロパティの収集 (R2020b 以降)
fitclinear高次元データに対するバイナリ線形分類器の当てはめ
predict線形分類モデルのラベルの予測
templateLinear線形学習器テンプレート
fitckernelランダムな特徴量拡張を使用したバイナリ ガウス カーネル分類器の当てはめ
predictガウス カーネル分類モデルのラベルの予測
templateKernelカーネル学習器テンプレート
fitcecocサポート ベクター マシンまたはその他の分類器向けのマルチクラス モデルの近似
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
templateECOC誤り訂正出力符号学習器のテンプレート

クラス

すべて展開する

ClassificationSVM1 クラスおよびバイナリ分類用のサポート ベクター マシン (SVM)
CompactClassificationSVM1 クラスおよびバイナリ分類用のコンパクトなサポート ベクター マシン (SVM)
ClassificationPartitionedModel交差検証分類モデル
ClassificationLinear高次元データのバイナリ分類用の線形モデル
ClassificationPartitionedLinear高次元データのバイナリ分類用の交差検証済み線形モデル
ClassificationKernelランダムな特徴量拡張を使用したガウス カーネル分類モデル
ClassificationPartitionedKernel交差検証済みのバイナリ カーネル分類モデル
ClassificationECOCサポート ベクター マシン (SVM) などの分類器用のマルチクラス モデル
CompactClassificationECOC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
ClassificationPartitionedECOCサポート ベクター マシン (SVM) またはその他の分類器向けの交差検証済みマルチクラス ECOC モデル
ClassificationPartitionedLinearECOC高次元データのマルチクラス分類用の交差検証済み線形誤り訂正出力符号モデル
ClassificationPartitionedKernelECOCマルチクラス分類用の交差検証済みカーネル誤り訂正出力符号 (ECOC) モデル

トピック