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점진적 학습

분류 모델을 스트리밍 데이터에 피팅하고 성능 추적

점진적 학습(또는 온라인 학습)에는 데이터 스트림에서 들어오는 데이터 처리가 포함되는데, 예측 변수의 분포, 목적 함수의 여러 특성, 심지어 관측값에 레이블이 지정되었는지 여부에 대한 정보가 거의 또는 전혀 제공되지 않을 수 있습니다. 점진적 학습 문제는 레이블이 지정된 데이터가 충분히 있어서 이를 사용해 모델에 피팅하고, 교차 검증을 수행하여 하이퍼파라미터를 조정하고, 예측 변수 분포 특징을 추론하는 기존의 머신러닝 방법과 대조됩니다.

점진적 학습에는 점진적 모델로 구성된 모델이 필요합니다. incrementalClassificationLinear와 같은 객체를 호출하여 사용자가 직접 점진적 모델을 만들어 구성할 수도 있고 incrementalLearner를 사용하여 전통적으로 훈련된 지원 모델을 점진적 학습기로 변환할 수도 있습니다. 모델을 구성하고 데이터 스트림을 설정한 후에는 들어오는 데이터 청크에 대해 점진적 모델을 피팅하고 모델의 예측 성능을 추적할 수 있으며 이 두 작업을 동시에 수행할 수도 있습니다.

자세한 내용은 Incremental Learning Overview 항목을 참조하십시오.

또한 분류 오차와 같은 개념 데이터의 드리프트를 점진적으로 모니터링할 수도 있습니다. 먼저 incrementalConceptDriftDetector를 사용하여 드리프트 탐지기를 구성해야 합니다. 데이터 스트림을 설정한 후 detectdrift를 사용하여 드리프트 탐지기를 업데이트하여 드리프트를 검사할 수 있습니다. 자세한 내용은 도움말 페이지를 참조하십시오.

블록

IncrementalClassificationLinear PredictClassify observations using incremental linear classification model (R2023b 이후)
IncrementalClassificationLinear FitFit incremental linear binary classification model (R2023b 이후)
Update MetricsUpdate performance metrics in incremental learning model given new data (R2023b 이후)

함수

모두 확장

점진적 드리프트-인식 모델 만들기

incrementalDriftAwareLearnerConstruct drift-aware model for incremental learning (R2022b 이후)

점진적으로 피팅하고 성능 추적하기

fitTrain drift-aware learner for incremental learning with new data (R2022b 이후)
updateMetricsUpdate performance metrics in incremental drift-aware learning model given new data (R2022b 이후)
updateMetricsAndFitUpdate performance metrics in incremental drift-aware learning model given new data and train model (R2022b 이후)

기타 모델 작업

lossRegression or classification error of incremental drift-aware learner (R2022b 이후)
perObservationLossPer observation regression or classification error of incremental drift-aware learner (R2022b 이후)
predictPredict responses for new observations from incremental drift-aware learning model (R2022b 이후)
resetReset incremental drift-aware learner (R2022b 이후)

점진적 모델 만들기

incrementalClassificationKernel Binary classification kernel model for incremental learning (R2022a 이후)
incrementalLearnerConvert kernel model for binary classification to incremental learner (R2022a 이후)

점진적으로 피팅하고 성능 추적하기

fitTrain kernel model for incremental learning (R2022a 이후)
updateMetricsUpdate performance metrics in kernel incremental learning model given new data (R2022a 이후)
updateMetricsAndFitUpdate performance metrics in kernel incremental learning model given new data and train model (R2022a 이후)

기타 모델 작업

predictPredict responses for new observations from kernel incremental learning model (R2022a 이후)
lossLoss of kernel incremental learning model on batch of data (R2022a 이후)
perObservationLossPer observation classification error of model for incremental learning (R2022a 이후)
resetReset incremental classification model (R2022a 이후)

점진적 모델 만들기

incrementalClassificationLinearBinary classification linear model for incremental learning (R2020b 이후)
incrementalLearnerConvert binary classification support vector machine (SVM) model to incremental learner (R2020b 이후)
incrementalLearnerConvert linear model for binary classification to incremental learner (R2020b 이후)

점진적으로 피팅하고 성능 추적하기

fitTrain linear model for incremental learning (R2020b 이후)
updateMetricsUpdate performance metrics in linear incremental learning model given new data (R2020b 이후)
updateMetricsAndFitUpdate performance metrics in linear incremental learning model given new data and train model (R2020b 이후)

기타 모델 작업

predictPredict responses for new observations from linear incremental learning model (R2020b 이후)
lossLoss of linear incremental learning model on batch of data (R2020b 이후)
perObservationLossPer observation classification error of model for incremental learning (R2022a 이후)
resetReset incremental classification model (R2022a 이후)

점진적 모델 만들기

incrementalClassificationECOC Multiclass classification model using binary learners for incremental learning (R2022a 이후)
incrementalLearnerConvert multiclass error-correcting output codes (ECOC) model to incremental learner (R2022a 이후)

점진적으로 피팅하고 성능 추적하기

fitTrain ECOC classification model for incremental learning (R2022a 이후)
updateMetricsUpdate performance metrics in ECOC incremental learning classification model given new data (R2022a 이후)
updateMetricsAndFitUpdate performance metrics in ECOC incremental learning classification model given new data and train model (R2022a 이후)

기타 모델 작업

predictPredict responses for new observations from ECOC incremental learning classification model (R2022a 이후)
lossLoss of ECOC incremental learning classification model on batch of data (R2022a 이후)
perObservationLossPer observation classification error of model for incremental learning (R2022a 이후)
resetReset incremental classification model (R2022a 이후)

점진적 모델 만들기

incrementalClassificationNaiveBayesNaive Bayes classification model for incremental learning (R2021a 이후)
incrementalLearnerConvert naive Bayes classification model to incremental learner (R2021a 이후)

점진적으로 피팅하고 성능 추적하기

fitTrain naive Bayes classification model for incremental learning (R2021a 이후)
updateMetricsUpdate performance metrics in naive Bayes incremental learning classification model given new data (R2021a 이후)
updateMetricsAndFitUpdate performance metrics in naive Bayes incremental learning classification model given new data and train model (R2021a 이후)

기타 모델 작업

predictPredict responses for new observations from naive Bayes incremental learning classification model (R2021a 이후)
lossLoss of naive Bayes incremental learning classification model on batch of data (R2021a 이후)
logpLog unconditional probability density of naive Bayes classification model for incremental learning (R2021a 이후)
perObservationLossPer observation classification error of model for incremental learning (R2022a 이후)
resetReset incremental classification model (R2022a 이후)

개념 드리프트 탐지기 만들기

incrementalConceptDriftDetectorInstantiate incremental concept drift detector (R2022a 이후)

드리프트 감지 및 모델 재설정

detectdriftUpdate drift detector states and drift status with new data (R2022a 이후)
resetReset incremental concept drift detector (R2022a 이후)

객체

모두 확장

DriftDetectionMethodIncremental drift detector that utilizes Drift Detection Method (DDM) (R2022a 이후)
HoeffdingDriftDetectionMethodIncremental concept drift detector that utilizes Hoeffding's Bounds Drift Detection Method (HDDM) (R2022a 이후)

도움말 항목