RecalibrationFunction

RecalibrationFunction

Classify，Predictおよび関連関数のオプションで，モデル予測の後処理方法を指定する．

詳細

  • 分類器については，再較正は確率較正としても知られるもので，自信過剰あるいは自信過少の分類器の補正によく使われる．
  • RecalibrationFunctionは，訓練時，推論時，あるいは既存モデルの較正器の更新時に使うことができる．
  • 次は，RecalibrationFunctionの推論時あるいは既存モデルの較正器の更新時に指定された場合によく使われる設定である．
  • None既存の再較正を削除する
    f関数 f を既存の較正器に追加する
  • 分類器については，関数 f は確率 f[<|class1p1,class2p2,…|>]に適用されて新たなクラス確率を返す．新たなクラス確率は自動的に正規化される．
  • 予測器については，関数 f は出力値に適用されることで予測分布を変更する．
  • 次は，訓練時に指定された場合のRecalibrationFunctionのよく使われる設定である．
  • None再較正はしない
    Automatic必要に応じてモデルを再較正する
    All常にモデルを再較正する
  • 再較正は，最終モデルに使われる以外に，訓練中にClassifyおよびPredictによって生成されたモデル候補にも適用される．
  • RecalibrationFunctionAllのときは，全モデル候補に再較正が適用される．
  • RecalibrationFunctionAutomaticのときは，再較正はそれを必要とするモデル候補にのみ適用される．

例題

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例  (4)

MNISTデータ集合をロードする：

ランダムな森林分類器を再較正なしに訓練する：

検定集合の較正曲線を可視化する：

ランダムな森林分類器を較正ありで訓練する：

検定集合の較正曲線を可視化する：

分類器を訓練する：

新たな例のクラス確率を計算する：

モデルが較正されたかどうかをチェックする：

確率に適用する再較正関数を一時的に設定する：

確率に適用する永久的な再較正関数を設定する：

新たな例のクラス確率を計算する：

再較正関数を分類器から削除する：

Boston Homesデータ集合をロードする：

モデル較正ありの予測器を訓練する：

検定集合の比較プロットを可視化する：

再較正関数を予測器から削除する：

新たな比較プロットを可視化する：

予測器を訓練する：

予測を計算する：

予測分布を計算する：

予測に適用する再較正関数を一時的に設定する：

この新たな再較正を使って予測分布を計算する：

アプリケーション  (1)

タイタニック号のデータ集合をロードする：

最近傍分類器を再較正関数なしで訓練する：

この分類器は若干自信過剰である：

検定集合中の最悪の分類例を選ぶ：

推定確率を評価する：

「温度スケーリング」を使って分類器の自信を減ずる：

Wolfram Research (2021), RecalibrationFunction, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/RecalibrationFunction.html.

テキスト

Wolfram Research (2021), RecalibrationFunction, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/RecalibrationFunction.html.

CMS

Wolfram Language. 2021. "RecalibrationFunction." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. https://reference.wolfram.com/language/ref/RecalibrationFunction.html.

APA

Wolfram Language. (2021). RecalibrationFunction. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/RecalibrationFunction.html

BibTeX

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BibLaTeX

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