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库:
统计和机器学习工具箱/分类

港口

输入

全部展开

`x`-预测数据
行向量|列向量

预测数据，指定为一个观测的列向量或行向量。

依赖关系

中的变量x必须具有与训练由?指定的模型的预测变量相同的顺序选择训练过的机器学习模型。

数据类型:单|双|一半|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64|布尔|不动点

输出

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`标签`-预测类别标签
标量

预测的类标号，作为标量返回。预测的班级是得分最高的班级。

数据类型:单|双|一半|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64|布尔|不动点|枚举

`分数`-预测班级分数或后验概率
行向量

预测类分数或后验概率，作为大小为1 × -的行向量返回k,在那里k是树模型中类的数量。

要检查类的顺序，请使用一会属性指定的树模型的属性选择训练过的机器学习模型。

依赖关系

要启用该端口，请选中为预测的班级分数添加输出端口在主要页签。
分类分值的定义和范围取决于集成聚合方法。方法指定集成聚合方法“方法”的名称-值参数fitcensemble在训练集成模型时。详细信息请参见更多关于部分预测功能参考页面。

数据类型:单|双|一半|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64|布尔|不动点

参数

全部展开

主要

`选择训练过的机器学习模型`-分类集成模型
`ensMdl`(默认)|`ClassificationEnsemble`对象|`ClassificationBaggedEnsemble`对象|`CompactClassificationEnsemble`对象

指定包含控件的工作空间变量的名称ClassificationEnsemble对象,ClassificationBaggedEnsemble对象,或CompactClassificationEnsemble对象。

训练模型时使用fitcensemble，以下限制适用:

你必须用3个弱学习器来训练一个集合。
预测器数据不能包括分类预测器(逻辑，分类，字符，字符串,或细胞)。如果您在表中提供训练数据，则预测器必须是数字(双或单)。另外，你不能使用“CategoricalPredictors”名称-值参数。要在模型中包含分类预测器，请使用dummyvar在拟合模型之前。
的值“ScoreTransform”名称-值参数不能为“invlogit”或者匿名函数。
类的值不能对树弱学习器使用代理分割“代孕”名称-值参数必须为“关闭”定义树弱学习器时(默认值)templateTree函数。

编程使用

块参数:TrainedLearner

类型:工作空间变量

价值观:ClassificationEnsemble对象|ClassificationBaggedEnsemble对象|CompactClassificationEnsemble对象

默认值:“ensMdl”

`为预测的班级分数添加输出端口`-增加第二个输出端口预测类成绩
`从`(默认)|`在`

选择复选框以包含第二个输出端口分数在ClassificationEnsemble预测块。

编程使用

块参数:ShowOutputScore

类型:特征向量

价值观:'off' | 'on'

默认值:“关闭”

数据类型

定点操作参数

`整数舍入模式`-舍入模式的定点操作
`地板上`(默认)|`天花板`|`收敛`|`最近的`|`轮`|`简单的`|`零`

为定点操作指定舍入模式。有关更多信息，请参见舍入(定点设计师)。

块参数总是四舍五入到最接近的可表示值。要控制块参数的舍入，请使用MATLAB输入表达式^®舍入函数到掩码字段。

编程使用

块参数:RndMeth

类型:特征向量

默认值:“地板”

`饱和整数溢出`-溢出动作方式
`从`(默认)|`在`

指定溢出是饱和溢出还是自动溢出。

行动基本原理对溢出的影响例子

行动	基本原理	对溢出的影响	例子
选择此复选框(`在`)。	您的模型可能存在溢出，并且您希望在生成的代码中显式地进行饱和保护。	溢出饱和到数据类型可以表示的最小值或最大值。	最大值`int8`(有符号8位整数)数据类型可以表示为127。任何大于这个最大值的块操作结果都会导致8位整数溢出。选中复选框后，块输出饱和值为127。同样，块输出在最小输出值-128时达到饱和。
清除此复选框(`从`)。	您希望优化生成代码的效率。您希望避免过度指定块如何处理超出范围的信号。有关更多信息，请参见排除信号范围错误(金宝app模型)。	溢出包装为数据类型可以表示的适当值。	最大值`int8`(有符号8位整数)数据类型可以表示为127。任何大于这个最大值的块操作结果都会导致8位整数溢出。清除复选框后，软件将溢出导致值解释为`int8`，这可能会产生意想不到的结果。例如，块结果130(二进制10000010)表示为`int8`是-126。

选择此复选框(在)。

您的模型可能存在溢出，并且您希望在生成的代码中显式地进行饱和保护。

溢出饱和到数据类型可以表示的最小值或最大值。

最大值int8(有符号8位整数)数据类型可以表示为127。任何大于这个最大值的块操作结果都会导致8位整数溢出。选中复选框后，块输出饱和值为127。同样，块输出在最小输出值-128时达到饱和。

清除此复选框(从)。

您希望优化生成代码的效率。

您希望避免过度指定块如何处理超出范围的信号。有关更多信息，请参见排除信号范围错误(金宝app模型)。

溢出包装为数据类型可以表示的适当值。

最大值int8(有符号8位整数)数据类型可以表示为127。任何大于这个最大值的块操作结果都会导致8位整数溢出。清除复选框后，软件将溢出导致值解释为int8，这可能会产生意想不到的结果。例如，块结果130(二进制10000010)表示为int8是-126。

编程使用

块参数:SaturateOnIntegerOverflow

类型:特征向量

价值观:'off' | 'on'

默认值:“关闭”

`锁定输出数据类型设置，防止由定点工具更改`—防止定点工具覆盖数据类型
`从`(默认)|`在`

选择此参数可防止定点工具覆盖为块指定的数据类型。有关更多信息，请参见使用锁输出数据类型设置(定点设计师)。

编程使用

块参数:LockScale

类型:特征向量

价值观:'off' | 'on'

默认值:“关闭”

数据类型

`标签数据类型`—标签输出的数据类型
`继承:通过反向传播继承`|`继承:汽车`|`双`|`单`|`一半`|`int8`|`uint8`|`int16`|`uint16`|`int32`|`uint32`|`int64`|`uint64`|`布尔`|`fixdt (16)`|`fixdt (1 16 0)`|`fixdt(1, 16日2 ^ 0,0)`|`Enum: <类名>`|`<数据类型表达式>`

类的数据类型标签输出。类型可以被继承，指定为枚举数据类型，或者表示为数据类型对象，例如金宝app仿真软件。NumericType。

当您选择继承选项时，软件的行为如下:

继承:通过反向传播继承(默认为数字和逻辑标签)- Simulink自动确定金宝app标签数据类型在数据类型传播期间块的数据类型传播(金宝app模型))。在这种情况下，块使用下游块或信号对象的数据类型。
继承:汽车(非数字标签的默认值)-块使用自动定义的枚举数据类型变量。例如，假设工作空间变量名由选择训练过的机器学习模型是myMdl，类标签为类1和二班。然后，相应的标签值是myMdl_enumLabels.class_1和myMdl_enumLabels.class_2。代码块将类标签转换为有效的MATLAB标识符matlab.lang.makeValidName函数。

有关数据类型的详细信息，请参见控制信号的数据类型(金宝app模型)。

单击显示数据类型助手按钮显示数据类型助手，它可以帮助您设置数据类型属性。有关更多信息，请参见使用数据类型助手指定数据类型(金宝app模型)。

依赖关系

所支持的金宝app数据类型取决于所指定的模型中使用的标签选择训练过的机器学习模型。

如果模型使用数字或逻辑标签，则支持的数据类型为金宝app继承:通过反向传播继承(默认),双，单，一半，int8，uint8，int16，uint16，int32，uint32，int64，uint64，布尔、定点和数据类型对象。
如果模型使用非数字标签，则支持的数据类型为金宝app继承:汽车(默认),Enum: <类名>，以及数据类型对象。

编程使用

块参数：LabelDataTypeStr

类型:字符向量

值：“继承:通过反向传播继承”|“继承:汽车”|“双”|“单一”|“一半”|“int8”|“uint8”|“int16”|“uint16”|“int32”|“uint32”|“int64”|“uint64”|“布尔”|“fixdt(16)”|“fixdt(0) 1, 16日”|“fixdt(1, 16日2 ^ 0,0)”|'Enum: <类名>'|'<数据类型表达式>'

默认的：“继承:通过反向传播继承”(用于数字和逻辑标签)|“继承:汽车”(非数字标签)

`标签最低`-用于范围校验的标签输出最小值
`［］`(默认)|标量

的较低值标签输出范围说明Simulink金宝app^®检查。

金宝appSimulink使用最小值来执行:

参数范围检查(参见指定块参数的最小值和最大值(金宝app模型))。
模拟距离检查(见指定信号范围(金宝app模型)和启用模拟范围检查(金宝app模型))。
定点数据类型的自动缩放。
从模型生成的代码的优化。这种优化可以删除算法代码并影响某些仿真模式(如SIL或外部模式)的结果。有关更多信息，请参见使用指定的最小值和最大值进行优化(嵌入式编码)。

请注意

的标签最低参数不饱和或剪切实际标签输出信号。使用饱和(金宝app模型)块来代替。

依赖关系

指定的型号才可以指定此参数选择训练过的机器学习模型使用数字标签。

编程使用

块参数：LabelOutMin

类型:字符向量

值：“[]”|标量

默认的：“[]”

`标签最大`-用于范围校验的标签输出最大值
`［］`(默认)|标量

的上限值标签Simulink检查的输出范围。金宝app

金宝appSimulink使用最大值来执行:

参数范围检查(参见指定块参数的最小值和最大值(金宝app模型))。
模拟距离检查(见指定信号范围(金宝app模型)和启用模拟范围检查(金宝app模型))。
定点数据类型的自动缩放。
从模型生成的代码的优化。这种优化可以删除算法代码并影响某些仿真模式(如SIL或外部模式)的结果。有关更多信息，请参见使用指定的最小值和最大值进行优化(嵌入式编码)。

请注意

的标签最大参数不饱和或剪切实际标签输出信号。使用饱和(金宝app模型)块来代替。

依赖关系

指定的型号才可以指定此参数选择训练过的机器学习模型使用数字标签。

编程使用

块参数：LabelOutMax

类型:字符向量

值：“[]”|标量

默认的：“[]”

`得分数据类型`-分数输出的数据类型
`继承:汽车`(默认)|`双`|`单`|`一半`|`int8`|`uint8`|`int16`|`uint16`|`int32`|`uint32`|`int64`|`uint64`|`布尔`|`fixdt (16)`|`fixdt (1 16 0)`|`fixdt(1, 16日2 ^ 0,0)`|`<数据类型表达式>`

类的数据类型分数输出。类型可以被继承、直接指定或表示为数据类型对象，例如金宝app仿真软件。NumericType。

当你选择继承:汽车，块使用继承数据类型的规则。

有关数据类型的详细信息，请参见控制信号的数据类型(金宝app模型)。

单击显示数据类型助手按钮显示数据类型助手，它可以帮助您设置数据类型属性。有关更多信息，请参见使用数据类型助手指定数据类型(金宝app模型)。

编程使用

块参数：ScoreDataTypeStr

类型:字符向量

值：“继承:汽车”|“双”|“单一”|“一半”|“int8”|“uint8”|“int16”|“uint16”|“int32”|“uint32”|“int64”|“uint64”|“布尔”|“fixdt(16)”|“fixdt(0) 1, 16日”|“fixdt(1, 16日2 ^ 0,0)”|'<数据类型表达式>'

默认的：“继承:汽车”

`分数最低`-范围检查分数输出的最小值
`［］`(默认)|标量

的较低值分数Simulink检查的输出范围。金宝app

金宝appSimulink使用最小值来执行:

参数范围检查(参见指定块参数的最小值和最大值(金宝app模型))。
模拟距离检查(见指定信号范围(金宝app模型)和启用模拟范围检查(金宝app模型))。
定点数据类型的自动缩放。
从模型生成的代码的优化。这种优化可以删除算法代码并影响某些仿真模式(如SIL或外部模式)的结果。有关更多信息，请参见使用指定的最小值和最大值进行优化(嵌入式编码)。

请注意

的分数最低参数不饱和或剪切实际分数信号。使用饱和(金宝app模型)块来代替。

编程使用

块参数：ScoreOutMin

类型:字符向量

值：“[]”|标量

默认的：“[]”

`得分最高`-范围检查时输出的分数最大值
`［］`(默认)|标量

的上限值分数Simulink检查的输出范围。金宝app

金宝appSimulink使用最大值来执行:

参数范围检查(参见指定块参数的最小值和最大值(金宝app模型))。
模拟距离检查(见指定信号范围(金宝app模型)和启用模拟范围检查(金宝app模型))。
定点数据类型的自动缩放。
从模型生成的代码的优化。这种优化可以删除算法代码并影响某些仿真模式(如SIL或外部模式)的结果。有关更多信息，请参见使用指定的最小值和最大值进行优化(嵌入式编码)。

请注意

的得分最高参数不饱和或剪切实际分数信号。使用饱和(金宝app模型)块来代替。

编程使用

块参数：ScoreOutMax

类型:字符向量

值：“[]”|标量

默认的：“[]”

`原始分数数据类型`-未转换的分数数据类型
`继承:汽车`(默认)|`双`|`单`|`一半`|`int8`|`uint8`|`int16`|`uint16`|`int32`|`uint32`|`int64`|`uint64`|`布尔`|`fixdt (16)`|`fixdt (1 16 0)`|`fixdt(1, 16日2 ^ 0,0)`|`<数据类型表达式>`

指定内部未转换分数的数据类型。类型可以被继承、直接指定或表示为数据类型对象，例如金宝app仿真软件。NumericType。

当你选择继承:汽车，块使用继承数据类型的规则。

有关数据类型的详细信息，请参见控制信号的数据类型(金宝app模型)。

单击显示数据类型助手按钮显示数据类型助手，它可以帮助您设置数据类型属性。有关更多信息，请参见使用数据类型助手指定数据类型(金宝app模型)。

依赖关系

指定的型号才可以指定此参数选择训练过的机器学习模型使用分数转换，而不是“没有”(默认值与“身份”)。

如果模型不使用分数转换(“没有”或“身份”)，然后可以使用得分数据类型。
如果模型使用分数转换而不是“没有”或“身份”，则可以使用此参数指定未转换的原始分数的数据类型，并使用得分数据类型。

方法可以更改分数转换选项“ScoreTransform”参数，或通过更改ScoreTransform培训后的财产。

编程使用

块参数：RawScoreDataTypeStr

类型:字符向量

值：“继承:汽车”|“双”|“单一”|“一半”|“int8”|“uint8”|“int16”|“uint16”|“int32”|“uint32”|“int64”|“uint64”|“布尔”|“fixdt(16)”|“fixdt(0) 1, 16日”|“fixdt(1, 16日2 ^ 0,0)”|'<数据类型表达式>'

默认的：“继承:汽车”

`最低原始分数`-范围检查的最小未转换分数
`［］`(默认)|标量

Simulink检查的未转换分数范围的较低值。金宝app

金宝appSimulink使用最小值来执行:

参数范围检查(参见指定块参数的最小值和最大值(金宝app模型))。
模拟距离检查(见指定信号范围(金宝app模型)和启用模拟范围检查(金宝app模型))。
定点数据类型的自动缩放。
从模型生成的代码的优化。这种优化可以删除算法代码并影响某些仿真模式(如SIL或外部模式)的结果。有关更多信息，请参见使用指定的最小值和最大值进行优化(嵌入式编码)。

请注意

的最低原始分数参数不会使实际未转换的分数信号饱和或剪切。

编程使用

块参数：RawScoreOutMin

类型:字符向量

值：“[]”|标量

默认的：“[]”

`原始分数最大值`-范围检查的最大未转换分数
`［］`(默认)|标量

Simulink检查的未转换分数范围的最大值。金宝app

金宝appSimulink使用最大值来执行:

参数范围检查(参见指定块参数的最小值和最大值(金宝app模型))。
模拟距离检查(见指定信号范围(金宝app模型)和启用模拟范围检查(金宝app模型))。
定点数据类型的自动缩放。
从模型生成的代码的优化。这种优化可以删除算法代码并影响某些仿真模式(如SIL或外部模式)的结果。有关更多信息，请参见使用指定的最小值和最大值进行优化(嵌入式编码)。

请注意

的原始分数最大值参数不会使实际未转换的分数信号饱和或剪切。

编程使用

块参数：RawScoreOutMax

类型:字符向量

值：“[]”|标量

默认的：“[]”

`弱学习者数据类型`-弱学习者输出的数据类型
`继承:汽车`(默认)|`双`|`单`|`一半`|`int8`|`uint8`|`int16`|`uint16`|`int32`|`uint32`|`int64`|`uint64`|`布尔`|`fixdt (16)`|`fixdt (1 16 0)`|`fixdt(1, 16日2 ^ 0,0)`|`<数据类型表达式>`

为弱学习器的输出指定数据类型。类型可以被继承、直接指定或表示为数据类型对象，例如金宝app仿真软件。NumericType。

当你选择继承:汽车，块使用继承数据类型的规则。

有关数据类型的详细信息，请参见控制信号的数据类型(金宝app模型)。

单击显示数据类型助手按钮显示数据类型助手，它可以帮助您设置数据类型属性。有关更多信息，请参见使用数据类型助手指定数据类型(金宝app模型)。

编程使用

块参数：WeakLearnerDataTypeStr

类型:字符向量

值：“继承:汽车”|“双”|“单一”|“一半”|“int8”|“uint8”|“int16”|“uint16”|“int32”|“uint32”|“int64”|“uint64”|“布尔”|“fixdt(16)”|“fixdt(0) 1, 16日”|“fixdt(1, 16日2 ^ 0,0)”|'<数据类型表达式>'

默认的：“继承:汽车”

`弱学习者最小值`-用于范围检查的弱学习器输出的最小值
`［］`(默认)|标量

Simulink检查的弱学习器输出范围值较低。金宝app

金宝appSimulink使用最小值来执行:

参数范围检查(参见指定块参数的最小值和最大值(金宝app模型))。
模拟距离检查(见指定信号范围(金宝app模型)和启用模拟范围检查(金宝app模型))。
定点数据类型的自动缩放。
从模型生成的代码的优化。这种优化可以删除算法代码并影响某些仿真模式(如SIL或外部模式)的结果。有关更多信息，请参见使用指定的最小值和最大值进行优化(嵌入式编码)。

请注意

的弱学习者最小值参数不会使实际的弱学习器输出信号饱和或剪切。

编程使用

块参数：WeakLearnerOutMin

类型:字符向量

值：“[]”|标量

默认的：“[]”

`弱学习者最大值`-用于范围检查的弱学习器输出的最大值
`［］`(默认)|标量

Simulink检测的弱学习器输出范围的最大值。金宝app

金宝appSimulink使用最大值来执行:

参数范围检查(参见指定块参数的最小值和最大值(金宝app模型))。
模拟距离检查(见指定信号范围(金宝app模型)和启用模拟范围检查(金宝app模型))。
定点数据类型的自动缩放。
从模型生成的代码的优化。这种优化可以删除算法代码并影响某些仿真模式(如SIL或外部模式)的结果。有关更多信息，请参见使用指定的最小值和最大值进行优化(嵌入式编码)。

请注意

的弱学习者最大值参数不会使实际的弱学习器输出信号饱和或剪切。

编程使用

块参数：WeakLearnerOutMax

类型:字符向量

值：“[]”|标量

默认的：“[]”

模型的例子

使用classiationensemble预测块预测类标签

训练一个具有最优超参数的分类集成模型，然后使用ClassificationEnsemble预测用于标签预测的块。

打开实时脚本

块特征

数据类型	`布尔`\|`双`\|`枚举`\|`不动点`\|`一半`\|`整数`\|`单`
直接引线	`是的`
多维信号	`没有`
适应信号	`没有`
讨论二阶导数过零检测	`没有`

扩展功能

C/ c++代码生成
使用Simulink®Coder™生成C和c++代码。金宝app

定点转换
使用定点设计器设计和模拟定点系统。

另请参阅

ClassificationEnsemble预测

描述

港口

输入

x-预测数据行向量|列向量

依赖关系

输出

标签-预测类别标签标量

分数-预测班级分数或后验概率行向量

依赖关系

参数

主要

选择训练过的机器学习模型-分类集成模型ensMdl(默认)|ClassificationEnsemble对象|ClassificationBaggedEnsemble对象|CompactClassificationEnsemble对象

编程使用

为预测的班级分数添加输出端口-增加第二个输出端口预测类成绩从(默认)|在

编程使用

数据类型

整数舍入模式-舍入模式的定点操作地板上(默认)|天花板|收敛|最近的|轮|简单的|零

编程使用

饱和整数溢出-溢出动作方式从(默认)|在

编程使用

锁定输出数据类型设置，防止由定点工具更改—防止定点工具覆盖数据类型从(默认)|在

编程使用

标签数据类型—标签输出的数据类型继承:通过反向传播继承|继承:汽车|双|单|一半|int8|uint8|int16|uint16|int32|uint32|int64|uint64|布尔|fixdt (16)|fixdt (1 16 0)|fixdt(1, 16日2 ^ 0,0)|Enum: <类名>|<数据类型表达式>

依赖关系

编程使用

标签最低-用于范围校验的标签输出最小值［］(默认)|标量

依赖关系

编程使用

标签最大-用于范围校验的标签输出最大值［］(默认)|标量

依赖关系

编程使用

得分数据类型-分数输出的数据类型继承:汽车(默认)|双|单|一半|int8|uint8|int16|uint16|int32|uint32|int64|uint64|布尔|fixdt (16)|fixdt (1 16 0)|fixdt(1, 16日2 ^ 0,0)|<数据类型表达式>

编程使用

分数最低-范围检查分数输出的最小值［］(默认)|标量

编程使用

得分最高-范围检查时输出的分数最大值［］(默认)|标量

编程使用

原始分数数据类型-未转换的分数数据类型继承:汽车(默认)|双|单|一半|int8|uint8|int16|uint16|int32|uint32|int64|uint64|布尔|fixdt (16)|fixdt (1 16 0)|fixdt(1, 16日2 ^ 0,0)|<数据类型表达式>

依赖关系

编程使用

最低原始分数-范围检查的最小未转换分数［］(默认)|标量

编程使用

原始分数最大值-范围检查的最大未转换分数［］(默认)|标量

编程使用

弱学习者数据类型-弱学习者输出的数据类型继承:汽车(默认)|双|单|一半|int8|uint8|int16|uint16|int32|uint32|int64|uint64|布尔|fixdt (16)|fixdt (1 16 0)|fixdt(1, 16日2 ^ 0,0)|<数据类型表达式>

编程使用

弱学习者最小值-用于范围检查的弱学习器输出的最小值［］(默认)|标量

编程使用

弱学习者最大值-用于范围检查的弱学习器输出的最大值［］(默认)|标量

编程使用

模型的例子

使用classiationensemble预测块预测类标签

块特征

选择功能

扩展功能

C/ c++代码生成使用Simulink®Coder™生成C和c++代码。金宝app

定点转换使用定点设计器设计和模拟定点系统。

另请参阅

块

对象

功能

主题

统计和机器学习工具箱文档

金宝app

掌握机器学习:一步一步的MATLAB指南

`x`-预测数据
行向量|列向量

`标签`-预测类别标签
标量

`分数`-预测班级分数或后验概率
行向量

`选择训练过的机器学习模型`-分类集成模型
`ensMdl`(默认)|`ClassificationEnsemble`对象|`ClassificationBaggedEnsemble`对象|`CompactClassificationEnsemble`对象

`为预测的班级分数添加输出端口`-增加第二个输出端口预测类成绩
`从`(默认)|`在`

`整数舍入模式`-舍入模式的定点操作
`地板上`(默认)|`天花板`|`收敛`|`最近的`|`轮`|`简单的`|`零`

`饱和整数溢出`-溢出动作方式
`从`(默认)|`在`

`锁定输出数据类型设置，防止由定点工具更改`—防止定点工具覆盖数据类型
`从`(默认)|`在`

`标签数据类型`—标签输出的数据类型
`继承:通过反向传播继承`|`继承:汽车`|`双`|`单`|`一半`|`int8`|`uint8`|`int16`|`uint16`|`int32`|`uint32`|`int64`|`uint64`|`布尔`|`fixdt (16)`|`fixdt (1 16 0)`|`fixdt(1, 16日2 ^ 0,0)`|`Enum: <类名>`|`<数据类型表达式>`

`标签最低`-用于范围校验的标签输出最小值
`［］`(默认)|标量

`标签最大`-用于范围校验的标签输出最大值
`［］`(默认)|标量

`得分数据类型`-分数输出的数据类型
`继承:汽车`(默认)|`双`|`单`|`一半`|`int8`|`uint8`|`int16`|`uint16`|`int32`|`uint32`|`int64`|`uint64`|`布尔`|`fixdt (16)`|`fixdt (1 16 0)`|`fixdt(1, 16日2 ^ 0,0)`|`<数据类型表达式>`

`分数最低`-范围检查分数输出的最小值
`［］`(默认)|标量

`得分最高`-范围检查时输出的分数最大值
`［］`(默认)|标量

`原始分数数据类型`-未转换的分数数据类型
`继承:汽车`(默认)|`双`|`单`|`一半`|`int8`|`uint8`|`int16`|`uint16`|`int32`|`uint32`|`int64`|`uint64`|`布尔`|`fixdt (16)`|`fixdt (1 16 0)`|`fixdt(1, 16日2 ^ 0,0)`|`<数据类型表达式>`

`最低原始分数`-范围检查的最小未转换分数
`［］`(默认)|标量

`原始分数最大值`-范围检查的最大未转换分数
`［］`(默认)|标量

`弱学习者数据类型`-弱学习者输出的数据类型
`继承:汽车`(默认)|`双`|`单`|`一半`|`int8`|`uint8`|`int16`|`uint16`|`int32`|`uint32`|`int64`|`uint64`|`布尔`|`fixdt (16)`|`fixdt (1 16 0)`|`fixdt(1, 16日2 ^ 0,0)`|`<数据类型表达式>`

`弱学习者最小值`-用于范围检查的弱学习器输出的最小值
`［］`(默认)|标量

`弱学习者最大值`-用于范围检查的弱学习器输出的最大值
`［］`(默认)|标量

C/ c++代码生成
使用Simulink®Coder™生成C和c++代码。金宝app

定点转换
使用定点设计器设计和模拟定点系统。