정규화(Regularization)
일반화 선형 모델에 대한 능형 회귀(Ridge Regression), Lasso, 신축망(Elastic Net)
저차원에서 중간 차원까지의 데이터 세트에 대한 정확도를 높이고 연결 함수 옵션을 확대하려면 lassoglm
을 사용하여 Lasso 벌점을 통해 일반 선형 모델을 피팅하십시오.
고차원 데이터 세트에 대한 계산 시간을 단축하려면 fitclinear
를 사용하여 정규화된 로지스틱 회귀 모델과 같은 이진 선형 분류 모델을 훈련시키십시오. 또한, fitcecoc
를 사용하여 로지스틱 회귀 모델로 구성된 다중클래스 오류 수정 출력 코드(ECOC) 모델을 효율적으로 훈련시킬 수도 있습니다.
빅데이터에 대해 비선형 분류를 수행하는 경우 fitckernel
을 사용하여 정규화된 로지스틱 회귀를 적용한 이진 가우스 커널 분류 모델을 훈련시키십시오.
함수
객체
ClassificationLinear | Linear model for binary classification of high-dimensional data |
ClassificationECOC | Multiclass model for support vector machines (SVMs) and other classifiers |
ClassificationKernel | Gaussian kernel classification model using random feature expansion |
ClassificationPartitionedLinear | Cross-validated linear model for binary classification of high-dimensional data |
ClassificationPartitionedLinearECOC | Cross-validated linear error-correcting output codes model for multiclass classification of high-dimensional data |
도움말 항목
- Regularize Poisson Regression
Identify and remove redundant predictors from a generalized linear model.
- Regularize Logistic Regression
Regularize binomial regression.
- Regularize Wide Data in Parallel
Regularize a model with many more predictors than observations.
- Lasso Regularization of Generalized Linear Models
The lasso algorithm produces a smaller model with fewer predictors. The related elastic net algorithm can be more accurate when predictors are highly correlated.