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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.

함수

모두 확장

선형 이진 분류 모델.

incrementalLearnerConvert binary classification support vector machine (SVM) model to incremental learner
incrementalLearnerConvert linear model for binary classification to incremental learner

나이브 베이즈 모델

incrementalLearnerConvert naive Bayes classification model to incremental learner

선형 이진 분류 모델.

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

나이브 베이즈 모델

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

선형 이진 분류 모델.

predictPredict responses for new observations from linear model for incremental learning
lossLoss of linear model for incremental learning on batch of data

나이브 베이즈 모델

predictPredict responses for new observations from naive Bayes classification model for incremental learning
lossLoss of naive Bayes classification model for incremental learning on batch of data
logpLog unconditional probability density of naive Bayes classification model for incremental learning

객체

incrementalClassificationLinearBinary classification linear model for incremental learning
incrementalClassificationNaiveBayesNaive Bayes classification model for incremental learning

도움말 항목

Incremental Learning Overview

Discover fundamental concepts about incremental learning, including incremental learning objects, functions, and workflows.

Configure Incremental Learning Model

Prepare an incremental learning model for incremental performance evaluation and training on a data stream.

Implement Incremental Learning for Classification Using Succinct Workflow

Use the succinct workflow to implement incremental learning for binary classification with prequential evaluation.

Implement Incremental Learning for Classification Using Flexible Workflow

Use the flexible workflow to implement incremental learning for binary classification with prequential evaluation.

Initialize Incremental Learning Model from Logistic Regression Model Trained in Classification Learner

Train a logistic regression model using the Classification Learner app, and then initialize an incremental model for binary classification using the estimated coefficients.

Perform Conditional Training During Incremental Learning

Use the flexible workflow to implement conditional training during incremental learning with a naive Bayes multiclass classification model.