Eredu diskriminatzaile

**Eredu diskriminatzaileak**, baldintzapeko eredutzat ere hartzen direnak,  sailkatzeko maiz erabiltzen diren eredu-motak dira.  Normalean sailkapen bitarreko arazoak konpontzeko erabiltzen dira, hau da, dauden "datapointei" etiketak emateko, hala nola pasa/huts egin, irabazi/galdu, bizirik/hil edo osasuntsu/gaixo. 

Eredu diskriminatzaileen artean  erregresio logistiko (LR), baldintzapeko eremu aleatorioak (CRF), erabakiguneak daude beste askoren artean , etab. Eredu generatiboak probabilitate-banaketa bateratua erabiltzen du, hala nola, Naive Bayes sailkatzaile, Gaussiako nahasketa-ereduak, autokodegailu aldakorrak, sare antisorgailu generatiboak. 

## Definizioa 
Modelizazio generatiboan ez bezala, honek baterako probabilitatea aztertzen du; hau da, P(x,y). Eredu diskriminatzaileko ikasketetan, ordea, baldintzatutako probabilitatea aztertzen da, P(y∣x), helburu aldagaia (y) kontuan hartzen duen eredua osatzeko. Adibidez, objektuen errekonozimenduan, x irudi baten pixel gordinen bektorea izan daiteke edo pixel horietatik ateratako ezaugarriak. Probabilitate-esparru batean,  probabilitate banaketa baldintzatua modelatuz egiten da: P(y∣x). Banaketa baldintzatu hau erabiltzen da y iragartzeko x-tik abiatuta. Nahiz eta eredu baldintzatuak eredu diskriminatzaileetatik bereiz daitezkeen, sarritan azken hauen kategorian sartzen direla.  

### Eredu diskriminatzaile hutsa vs. eredu baldintzatua 
Eredu baldintzatzaile batek probabilitatearen banaketa baldintzatua ezartzen du,berrizm eredu diskriminatzaile tradizionalak sarrerako kartografia optimizatzea du helburu, lagin trebatu antzekoenen inguruan.

## Eredu diskriminatzaileen ikuspegi tipikoa 
Hurrengo planteamendua prestakuntzari buruzko datuak ematean oinarritzen da. **D = { (xi​,yi​) ∣ i ≤ N,i ∈ Z}** non  y_i​ sarreraren irteera da eta x_i​ sarrera. 

### Sailkatzaile lineala 
Erabili nahi dugun funtzioa f(x) da, entrenamendu-datuetan ikusten dugunaren portaera simulatzeko sailkatze linealaren bidez. Ezaugarri bateratuaren bektorea, \phi(x,y), erabiliz, honela definitzen da erabaki-funtzioa:

f(x; w) = \operatorname{arg\,max}_{y} \, w^{T} \phi(x, y)

Memisevicen interpretazioaren arabera

Eredu diskriminatzaileek,  Eredu generatiboek ez bezala, ez dute uzten aldagai behatu eta  objektiboen banaketa bateratutik laginak sortzen. Hala ere, banaketa bateratua eskatzen ez duten sailkapen eta erregresio-analisi eginkizunetarako, eredu diskriminatzaileek errendimendu handiagoa eman dezakete (neurri batean, kontuan hartu beharreko aldagai gutxiago dituztelako). Eredu diskriminatzailean, ondorengo probabilitatea, P (y | x), eredu parametriko batetik ateratzen da, non parametroak entrenamenduaren datuetatik datozen. Parametroen zenbatespen-puntuak probabilitatearen maximizaziotik edo parametroen gaineko banaketaren zenbaketatik lortzen dira. Bestalde, kontuan hartuta eredu generatiboak probabilitate bateratuan oinarritzen direla, klasearen ondorengo probabilitatea P (k) Bayesen teorematzat hartzen da, hau da,

P(y|x) = \frac{p(x|y)p(y)}{\textstyle \sum_{i}p(x|i)p(i)}=\frac{p(x|y)p(y)}{p(x)}
   

### Abantailak eta desabantailak aplikazioan 
Errepikatutako esperimentuetan, erregresio logistikoa eta Naive Bayes  eredu desberdinetarako aplikatzen dira  sailkapen bitarreko zereginean, ikaskuntza diskriminatzaileak errore asintotiko baxuagoak sortzen ditu, eta sortzaileak, berriz, errore asintotiko altuagoak eta azkarragoak  berak eta bere egilekideek modelatutako bi konbinazioa aplikatzen dira modeloen aurpegien sailkapenean, eta doitasun handiagoa lortzen dute ikuspegi tradizionalarekin alderatuz.

Antzera, Kelmek pixelak sailkatzeko bi modelaturen konbinazioa ere proposatu zen Combining Generative and Discriminative Methods for Pixel Classification with Multi-Conditional Learning artikuluan.

Taldekatu aurreko ezaugarri diskriminatzaileak erauzteko prozesuan, osagai nagusien analisia (PCA), normalean erabiltzen bada ere, ez da nahitaez ikuspegi diskriminatzailea. Aitzitik, azterketa lineal diskriminatzailea ikuspegi diskriminatzailea da, eta lehen aipatu ditugun desabantailak ezabatzeko modu eraginkorra ematen du. Dakigunez, eredu diskriminatzaileak azpizeregin anitzen konbinazioa behar du sailkapena egin aurretik, eta LDAk konponbide egokia ematen dio arazo horri dimentsioa murriztuz.

## Motak 
Hona hemen eredu diskriminatzaileen adibideak:

* Erregresio logistikoa, emaitza bitarrak edo kategorikoak iragartzeko erabiltzen den erregresio lineal orokor mota bat (entropia maximoko sailkatzaile ere esaten zaio).
* Boosting (metaalgoritmo)
* Zorizko eremu baldintzatuak
* Erregresio lineala
* Random Forest

## Erreferentziak 
## Kanpo estekak