ClassificationSVM预测

使用支持向量机(SVM)分类器分类观察看到下面成了和二进金宝app制分类

库:

统计和机器学习工具箱/分类

描述

的<年代pan class="block">ClassificationSVM预测块分类观察使用一个支持向量机分类对象(ClassificationSVM或CompactClassificationSVM看到下面成了和两级(二进制)分类。
训练支持向量机分类对象导入到块通过指定工作空间变量的名称包含对象。输入端口<年代trong class="guilabel">x收到一个观察(预测数据),输出端口<年代trong class="guilabel">标签返回一个预测类标签的观察。您可以添加一个可选的输出端口<年代trong class="guilabel">分数返回预测类分数或后验概率。

港口

输入

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x——预测数据
行向量|列向量

预测数据,指定为一个列向量或行向量的观察。
依赖关系

中的变量<年代trong class="guilabel">x必须有相同的订单指定的训练支持向量机模型的预测变量<年代trong class="guilabel">选择训练的机器学习模型。

如果你设置“标准化”,真的在fitcsvm当训练支持向量机模型,那么<年代pan class="block">ClassificationSVM预测块标准化的值<年代trong class="guilabel">x使用的均值和标准差μ和σ支持向量机模型的属性(分别)。

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——预测类标签
标量

预测类标签,作为一个标量返回。
依赖关系

看到下面成了学习,<年代trong class="guilabel">标签是代表正面的价值类。

对两种学习,<年代trong class="guilabel">标签收益率是类或最大后验概率最大的分数。

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——预测类成绩或后验概率
标量| 1×2向量

预测类分数或后验概率作为一个标量返回,看到下面成了一个学习或1×2向量为两级学习。

看到下面成了学习,<年代trong class="guilabel">分数是分类评分的积极类。你不能看到下面成了学习获得后验概率。

对两种学习,<年代trong class="guilabel">分数是一个1×2向量。

第一次和第二次的元素<年代trong class="guilabel">分数对应的分类评分负类(svmMdl.ClassNames (1))和积极类(svmMdl.ClassNames (2)),分别为,svmMdl指定的SVM模型吗<年代trong class="guilabel">选择训练的机器学习模型。您可以使用一会的属性svmMdl检查正面和负面的类名。

如果你符合最优score-to-posterior-probability转换函数使用fitPosterior或fitSVMPosterior,然后<年代trong class="guilabel">分数包含类的后验概率。否则,<年代trong class="guilabel">分数包含类的分数。

依赖关系

要启用这个端口,选择复选框为预测类分数添加输出端口在<年代trong class="guilabel">主要选项卡块参数对话框。
数据类型:单|双|一半|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64|布尔|不动点

参数

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主要

选择训练的机器学习模型-支持向量机分类模型
svmMdl(默认)|ClassificationSVM对象|CompactClassificationSVM对象

指定包含一个工作空间变量的名称ClassificationSVM对象或CompactClassificationSVM对象。
当你训练SVM模型通过使用fitcsvm以下限制:

预测数据不包括分类预测(逻辑,分类,字符,字符串,或细胞)。如果你提供训练数据表中,预测必须数字(双或单)。同时,你不能使用CategoricalPredictors名称-值参数。包括分类预测模型,进行预处理的分类预测dummyvar在拟合模型。

的值“ScoreTransform”名称-值参数不能“invlogit”或一个匿名函数。一块的后验概率预测了新的观察,通过训练支持向量机模型fitPosterior或fitSVMPosterior。

的值“KernelFunction”名称-值参数必须“高斯”(一样“rbf”默认看到下面成了学习),“线性”(默认为两级学习),或多项式的。

编程使用

块参数:TrainedLearner

类型:工作空间变量

价值观:ClassificationSVM对象|CompactClassificationSVM对象

默认值:“svmMdl”

为预测类分数添加输出端口——添加第二个输出端口预测类分数
从(默认)|在

选中该复选框,包括第二个输出端口<年代trong class="guilabel">分数在<年代pan class="block">ClassificationSVM预测块。
编程使用

块参数:ShowOutputScore

类型:特征向量

价值观:”从“|”“

默认值:“关闭”

数据类型
定点操作参数

整数舍入模式——定点操作的舍入模式
地板上(默认)|天花板|收敛|最近的|轮|简单的|零

指定定点运算的舍入模式。有关更多信息,请参见舍入(定点设计师)。
块参数都调整到最近的价值。控制块参数的舍入,面具字段中输入一个表达式使用MATLAB<年代up>®舍入功能。
编程使用

块参数:RndMeth

类型:特征向量

价值观:“天花板”|“收敛”|“地板”|“最近”|“圆”|“简单”|“零”

默认值:“地板”

浸透在整数溢出——溢出行动的方法
从(默认)|在

指定是否溢出饱和或包装。

行动基本原理对溢出的影响例子

选择此复选框(在)。

你的模型有可能溢出,你要明确的饱和保护在生成的代码中。

溢出的最小值或最大值,数据类型可以表示。

的最大价值int8(签署了8位整数)数据类型可以表示是127。任何块操作结果大于8位整数的最大值会导致溢出。复选框选中,浸透在127块输出。同样,块输出饱和烃至少输出值为-128。

清除此复选框(从)。

你想优化生成的代码的效率。
你想避免overspecifying一块如何处理超出范围的信号。有关更多信息,请参见解决信号范围错误(金宝app模型)。

溢出包装到适当的数据类型可以表示的值。

的最大价值int8(签署了8位整数)数据类型可以表示是127。任何块操作结果大于8位整数的最大值会导致溢出。清除复选框,软件解释价值导致溢出int8,它可以产生意想不到的结果。例如,一个块的结果130(二进制1000 0010)表示int8是-126。

编程使用

块参数:SaturateOnIntegerOverflow

类型:特征向量

价值观:”从“|”“

默认值:“关闭”

锁输出数据类型设置定点对变化的工具——预防定点工具最重要的数据类型
从(默认)|在

选择这个参数来防止定点工具覆盖你指定的数据类型。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:”从“|”“

默认值:“关闭”

数据类型

标签数据类型数据类型的标签——输出
通过反向传播继承: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)|枚举:<类名>|<数据类型>表达

指定的数据类型<年代trong class="guilabel">标签输出。指定的类型可以被继承,作为枚举数据类型,或表示为一个数据类型对象等金宝appSimulink.NumericType。
当您选择一个继承的选择,软件表现如下:

通过反向传播继承:继承(默认值为数字和逻辑标签)——模型自动决定金宝app<年代trong class="guilabel">标签数据类型在数据块类型的传播(见数据类型传播(金宝app模型))。在这种情况下,使用数据块类型的下游信号块或对象。

继承:汽车(默认值为非数字标签)——块使用autodefined枚举数据类型变量。例如,假设工作区指定的变量名选择训练的机器学习模型是myMdl和类标签类1和二班。然后,相应的<年代trong class="guilabel">标签值是myMdl_enumLabels.class_1和myMdl_enumLabels.class_2。块转换类标签,有效的利用MATLAB标识matlab.lang.makeValidName函数。

关于数据类型的更多信息,请参阅控制信号的数据类型(金宝app模型)。
单击<年代trong class="guibutton">显示数据类型的助理按钮<年代pan class="guiicon">来显示<年代trong class="guilabel">数据类型的助理帮助你设置数据类型属性。有关更多信息,请参见使用数据类型指定数据类型的助理(金宝app模型)。
依赖关系

支持的数金宝app据类型取决于指定的模型中使用的标签选择训练的机器学习模型。

如果模型使用数字或逻辑标签,所支持的数据类型金宝app通过反向传播继承:继承(默认),双,单,一半,int8,uint8,int16,uint16,int32,uint32,int64,uint64,布尔、不动点和一个数据类型对象。

如果模型使用非数字标签,所支持的数据类型金宝app继承:汽车(默认),枚举:<类名>和一个数据类型对象。

编程使用

块参数:LabelDataTypeStr

类型:特征向量

值:通过反向传播继承:继承的|“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)”|“枚举:<类名>”|<数据类型表达式>的

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

标签最低-最小值的标签输出范围检查
[](默认)|标量

低价值的<年代trong class="guilabel">标签输出范围,仿真软件金宝app<年代up>®检查。
金宝app仿真软件使用最小值来执行:

(见参数范围检查一些块为块参数指定最小值和最大值(金宝app模型))。

模拟范围检查(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))。

定点的自动扩展数据类型。

优化的代码生成模型。这种优化可以删除算法代码和影响结果的仿真模式,如硅或外部模式。有关更多信息,请参见优化使用指定的最小和最大值(嵌入式编码)。

请注意

的<年代trong class="guilabel">标签最低不饱和或剪辑的实际参数<年代trong class="guilabel">标签输出信号。使用饱和(金宝app模型)块来代替。

依赖关系

您可以指定该参数只有在指定的模型选择训练的机器学习模型使用数字标签。
编程使用

块参数:LabelOutMin

类型:特征向量

值:“[]”|标量

默认的:“[]”

标签最大——最大的标签输出值范围检查
[](默认)|标量

上的价值<年代trong class="guilabel">标签模型检查的输出范围。金宝app
金宝app仿真软件使用最大值来执行:

(见参数范围检查一些块为块参数指定最小值和最大值(金宝app模型))。

模拟范围检查(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))。

定点的自动扩展数据类型。

优化的代码生成模型。这种优化可以删除算法代码和影响结果的仿真模式,如硅或外部模式。有关更多信息,请参见优化使用指定的最小和最大值(嵌入式编码)。

请注意

的<年代trong class="guilabel">标签最大不饱和或剪辑的实际参数<年代trong class="guilabel">标签输出信号。使用饱和(金宝app模型)块来代替。

依赖关系

您可以指定该参数只有在指定的模型选择训练的机器学习模型使用数字标签。
编程使用

块参数:LabelOutMax

类型:特征向量

值:“[]”|标量

默认的:“[]”

分数数据类型-数据类型的得分输出
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

指定的数据类型<年代trong class="guilabel">分数输出。直接指定的类型可以被继承,或者表示为一个数据类型对象等金宝appSimulink.NumericType。
当您选择继承:汽车块使用规则,继承了一个数据类型。
关于数据类型的更多信息,请参阅控制信号的数据类型(金宝app模型)。
单击<年代trong class="guibutton">显示数据类型的助理按钮<年代pan class="guiicon">来显示<年代trong class="guilabel">数据类型的助理帮助你设置数据类型属性。有关更多信息,请参见使用数据类型指定数据类型的助理(金宝app模型)。
编程使用

块参数:ScoreDataTypeStr

类型:特征向量

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>的

默认的:“继承:汽车”

分数最低-最小值的分数输出范围检查
[](默认)|标量

低价值的<年代trong class="guilabel">分数模型检查的输出范围。金宝app
金宝app仿真软件使用最小值来执行:

(见参数范围检查一些块为块参数指定最小值和最大值(金宝app模型))。

模拟范围检查(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))。

定点的自动扩展数据类型。

优化的代码生成模型。这种优化可以删除算法代码和影响结果的仿真模式,如硅或外部模式。有关更多信息,请参见优化使用指定的最小和最大值(嵌入式编码)。

请注意

的<年代trong class="guilabel">分数最低不饱和或剪辑的实际参数<年代trong class="guilabel">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:特征向量

值:“[]”|标量

默认的:“[]”

得分最高——最大的得分输出值范围检查
[](默认)|标量

上的价值<年代trong class="guilabel">分数模型检查的输出范围。金宝app
金宝app仿真软件使用最大值来执行:

(见参数范围检查一些块为块参数指定最小值和最大值(金宝app模型))。

模拟范围检查(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))。

定点的自动扩展数据类型。

优化的代码生成模型。这种优化可以删除算法代码和影响结果的仿真模式,如硅或外部模式。有关更多信息,请参见优化使用指定的最小和最大值(嵌入式编码)。

请注意

的<年代trong class="guilabel">得分最高不饱和或剪辑的实际参数<年代trong class="guilabel">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:特征向量

值:“[]”|标量

默认的:“[]”

原始分数数据类型——Untransformed得分数据类型
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

指定数据类型的内部untransformed分数。直接指定的类型可以被继承,或者表示为一个数据类型对象等金宝appSimulink.NumericType。
当您选择继承:汽车块使用规则,继承了一个数据类型。
关于数据类型的更多信息,请参阅控制信号的数据类型(金宝app模型)。
单击<年代trong class="guibutton">显示数据类型的助理按钮<年代pan class="guiicon">来显示<年代trong class="guilabel">数据类型的助理帮助你设置数据类型属性。有关更多信息,请参见使用数据类型指定数据类型的助理(金宝app模型)。
依赖关系

您可以指定该参数只有在指定的模型选择训练的机器学习模型使用一个分数以外的转换“没有”(默认,一样“身份”)。

如果模型不使用分数转换(“没有”或“身份”),那么您可以指定数据类型使用分数数据类型。

如果模型使用一个分数以外的转换“没有”或“身份”,那么您可以指定的数据类型untransformed原始分数通过使用这个参数并指定数据类型的转换使用分数数据类型。

你可以改变通过指定分数转换选项“ScoreTransform”名称-值参数在训练,或通过改变ScoreTransform培训后财产。
编程使用

块参数:RawScoreDataTypeStr

类型:特征向量

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>的

默认的:“继承:汽车”

原始分数最低——最低untransformed得分范围检查
[](默认)|标量

低untransformed分数范围,模型检查的价值。金宝app
金宝app仿真软件使用最小值来执行:

(见参数范围检查一些块为块参数指定最小值和最大值(金宝app模型))。

模拟范围检查(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))。

定点的自动扩展数据类型。

优化的代码生成模型。这种优化可以删除算法代码和影响结果的仿真模式,如硅或外部模式。有关更多信息,请参见优化使用指定的最小和最大值(嵌入式编码)。

请注意

的<年代trong class="guilabel">原始分数最低实际参数不饱和或剪辑untransformed得分的信号。

编程使用

块参数:RawScoreOutMin

类型:特征向量

值:“[]”|标量

默认的:“[]”

原始分数最高——最大untransformed得分范围检查
[](默认)|标量

上层untransformed分数范围,模型检查的价值。金宝app
金宝app仿真软件使用最大值来执行:

(见参数范围检查一些块为块参数指定最小值和最大值(金宝app模型))。

模拟范围检查(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))。

定点的自动扩展数据类型。

优化的代码生成模型。这种优化可以删除算法代码和影响结果的仿真模式,如硅或外部模式。有关更多信息,请参见优化使用指定的最小和最大值(嵌入式编码)。

请注意

的<年代trong class="guilabel">原始分数最高实际参数不饱和或剪辑untransformed得分的信号。

编程使用

块参数:RawScoreOutMax

类型:特征向量

值:“[]”|标量

默认的:“[]”

内核数据类型——内核计算数据类型
双(默认)|单|一半|int8|uint8|int16|uint16|int32|int64|uint64|uint32|布尔|fixdt (16)|fixdt (1 16 0)|fixdt(1, 16日2 ^ 0,0)|<数据类型>表达

指定数据类型为内核的参数计算。直接或指定的类型可以表示为一个数据类型对象等金宝appSimulink.NumericType。
的<年代trong class="guilabel">内核数据类型参数指定一个不同的参数的数据类型取决于类型的指定SVM的核函数模型。您指定的“KernelFunction”名称-值参数当训练支持向量机模型。

“KernelFunction”价值数据类型

“高斯”或“rbf” 内核数据类型指定的数据类型的平方距离<年代pan class="inlineequation"> $D^{2} = {为 x - 年代为}^{2}$ 高斯的内核<年代pan class="inlineequation"> $G (x, 年代) = 经验值 (- D^{2})$ ,在那里x一个观察和预测数据吗年代是一个支持金宝app向量。

“线性” 内核数据类型指定数据类型的输出线性核函数<年代pan class="inlineequation"> $G (x, 年代) = x 年代 ”$ ,在那里x一个观察和预测数据吗年代是一个支持金宝app向量。

多项式的 内核数据类型指定数据类型的多项式核函数的输出<年代pan class="inlineequation"> $G (x, 年代) = {(1 + x 年代 ”)}^{p}$ ,在那里x预测数据的观察,年代是一个支持金宝app向量,p是一个多项式核函数的顺序。

关于数据类型的更多信息,请参阅控制信号的数据类型(金宝app模型)。
单击<年代trong class="guibutton">显示数据类型的助理按钮<年代pan class="guiicon">来显示<年代trong class="guilabel">数据类型的助理帮助你设置数据类型属性。有关更多信息,请参见使用数据类型指定数据类型的助理(金宝app模型)。
编程使用

块参数:KernelDataTypeStr

类型:特征向量

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

默认的:“双”

内核最低——最小内核计算值范围检查
[](默认)|标量

低价值的内核计算内部变量范围,模型检查。金宝app
金宝app仿真软件使用最小值来执行:

(见参数范围检查一些块为块参数指定最小值和最大值(金宝app模型))。

模拟范围检查(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))。

定点的自动扩展数据类型。

优化的代码生成模型。这种优化可以删除算法代码和影响结果的仿真模式,如硅或外部模式。有关更多信息,请参见优化使用指定的最小和最大值(嵌入式编码)。

请注意

的<年代trong class="guilabel">内核最低内核参数不饱和或剪辑的实际计算值信号。

编程使用

块参数:KernelOutMin

类型:特征向量

值:“[]”|标量

默认的:“[]”

内核最大——最大内核计算值范围检查
[](默认)|标量

上的价值内核计算内部变量范围,模型检查。金宝app
金宝app仿真软件使用最大值来执行:

(见参数范围检查一些块为块参数指定最小值和最大值(金宝app模型))。

模拟范围检查(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))。

定点的自动扩展数据类型。

优化的代码生成模型。这种优化可以删除算法代码和影响结果的仿真模式,如硅或外部模式。有关更多信息,请参见优化使用指定的最小和最大值(嵌入式编码)。

请注意

的<年代trong class="guilabel">内核最大内核参数不饱和或剪辑的实际计算值信号。

编程使用

块参数:KernelOutMax

类型:特征向量

值:“[]”|标量

默认的:“[]”

模型的例子

预测类标签使用ClassificationSVM预测块

在仿真软件中使用标签预测ClassificationSVM预测块®。金宝app块接受一个观察(预测数据)并返回的预测类标签和类评分观察使用训练支持向量机(SVM)分类模型。金宝app

打开生活的脚本

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

更多关于

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分类分

的支持向量机分类分分类观测x签署了距离x决定边界从-∞,+∞。积极的分数表明,对于一个类x预计这个类。否则负分数表示。
积极类分类得分<年代pan class="inlineequation"> $f (x)$ 是训练SVM分类函数。<年代pan class="inlineequation"> $f (x)$ 也是数值预测响应吗x,或者预测的分数x到积极的类。

$f (x) = \sum_{j = 1}^{n} α_{j} y_{j} G (x_{j}, x) + b,$

在哪里<年代pan class="inlineequation"> $(α_{1}, …, α_{n}, b)$ 是估计的支持向量机参数,<年代pan class="inlineequation"> $G (x_{j}, x)$ 是点积的预测值之间的空间吗x和支持向量,包括金宝app训练集和观察。消极类分类评分x,或者预测的分数x进入负类,-f(x)。
如果G(x<年代ub>j,x)=x<年代ub>j′x(线性内核),然后比分功能降低

$f (x) = (x / 年代)' β + b 。$

年代是内核规模和β是安装的向量线性系数。
更多细节,请参阅了解支持向量机金宝app。

后验概率

的后验概率的概率是一个观察属于一个特定的类,考虑到数据。
支持向量机的后验概率是一个函数的分数P(年代),观察j是在课堂上k1 = {1,}。

可分的类的后验概率是阶跃函数

$P ({年代}_{j}) = {\begin{cases} \begin{matrix} 0; & 年代 < \underset{y_{k} = - 1}{马克斯} {年代}_{k} \end{matrix} \\ \begin{matrix} π; & \underset{y_{k} = - 1}{马克斯} {年代}_{k} \leq {年代}_{j} \leq \underset{y_{k} = + 1}{最小值} {年代}_{k} \end{matrix} \\ \begin{matrix} 1; & {年代}_{j} > \underset{y_{k} = + 1}{最小值} {年代}_{k} \end{matrix} \end{cases},$

地点:

年代<年代ub>j分数的观察吗j。

+ 1和- 1表示积极和消极类,分别。

π先验概率是一个观察是在积极类。

不可分割的类的后验概率是乙状结肠函数

$P ({年代}_{j}) = \frac{1}{1 + 经验值 (一个 {年代}_{j} + B)},$

的参数一个和B斜率和截距参数,分别。

先验概率

的先验概率类的的假设相对频率观察类发生在一个人口。

提示

如果您正在使用一个线性支持向量机模型,它有许多支持向量,然后预测(分类观察)可以是缓慢的。金宝app有效地观察基于线性支持向量机模型进行分类,删除的支持向量金宝appClassificationSVM或CompactClassificationSVM对象的使用discard金宝appSupportVectors。

选择功能

您可以使用MATLAB的功能块预测目标函数的支持向量机分类对象(ClassificationSVM或CompactClassificationSVM)。例如,看到的预测类标签使用MATLAB函数块。
在决定是否使用<年代pan class="block">ClassificationSVM预测块的统计和机器学习工具箱™库或MATLAB函数块预测函数,考虑以下:

如果你使用统计和机器学习工具库,您可以使用<年代trong class="tool">定点的工具(定点设计师)一个浮点模型转换为定点。

金宝app支持适应可变数组必须启用的MATLAB函数块预测函数。

如果使用MATLAB功能块,您可以使用MATLAB函数之前或之后预处理或后处理预测在同一MATLAB功能块。

扩展功能

C / c++代码生成
使用仿真软件生成C和c++代码®编码器™。金宝app

定点转换
设计和模拟使用定点定点系统设计师™。

版本历史
介绍了R2020b

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R2021a:<年代pan class="remove_bold">的默认值<年代trong class="guilabel">标签数据类型是通过反向传播继承:继承对数字和逻辑标签和继承:汽车对于非数字标签

从R2021a,默认数据类型值和数据类型的支持金宝app<年代trong class="guilabel">标签数据类型参数取决于指定的模型中使用的标签选择训练的机器学习模型。默认值是通过反向传播继承:继承数字和逻辑标签,继承:汽车对于非数字标签。
如果你指定<年代trong class="guilabel">标签数据类型作为通过反向传播继承:继承对于非数字标签或继承:继承的恒定值,然后改变的价值继承:汽车。

R2021a:<年代pan class="remove_bold">的默认值<年代trong class="guilabel">分数数据类型和<年代trong class="guilabel">原始分数数据类型是继承:汽车

从R2021a开始,默认值的参数<年代trong class="guilabel">分数数据类型和<年代trong class="guilabel">原始分数数据类型是继承:汽车。

R2021a:<年代pan class="remove_bold">指定<年代trong class="guilabel">内核数据类型作为一个数据类型名称或数据类型对象

从R2021a,<年代trong class="guilabel">内核数据类型参数不支持继承的选项。金宝app您可以指定<年代trong class="guilabel">内核数据类型作为一个受金宝app支持的数据类型名称或数据类型对象。

另请参阅

块

ClassificationTree预测|<年代pan itemscope itemtype="//www.tatmou.com/help/schema/MathWorksDocPage/SeeAlso" itemprop="seealso">ClassificationEnsemble预测|<年代pan itemscope itemtype="//www.tatmou.com/help/schema/MathWorksDocPage/SeeAlso" itemprop="seealso">ClassificationNeuralNetwork预测|<年代pan itemscope itemtype="//www.tatmou.com/help/schema/MathWorksDocPage/SeeAlso" itemprop="seealso">RegressionSVM预测

对象

ClassificationSVM|<年代pan itemscope itemtype="//www.tatmou.com/help/schema/MathWorksDocPage/SeeAlso" itemprop="seealso">CompactClassificationSVM

功能

预测|<年代pan itemscope itemtype="//www.tatmou.com/help/schema/MathWorksDocPage/SeeAlso" itemprop="seealso">fitcsvm

主题

预测类标签使用ClassificationTree预测块

预测类标签使用ClassificationEnsemble预测块

预测类标签使用ClassificationNeuralNetwork预测块

预测类标签使用MATLAB函数块

行动	基本原理	对溢出的影响	例子
选择此复选框(`在`)。	你的模型有可能溢出,你要明确的饱和保护在生成的代码中。	溢出的最小值或最大值,数据类型可以表示。	的最大价值`int8`(签署了8位整数)数据类型可以表示是127。任何块操作结果大于8位整数的最大值会导致溢出。复选框选中,浸透在127块输出。同样,块输出饱和烃至少输出值为-128。
清除此复选框(`从`)。	你想优化生成的代码的效率。你想避免overspecifying一块如何处理超出范围的信号。有关更多信息,请参见解决信号范围错误(金宝app模型)。	溢出包装到适当的数据类型可以表示的值。	的最大价值`int8`(签署了8位整数)数据类型可以表示是127。任何块操作结果大于8位整数的最大值会导致溢出。清除复选框,软件解释价值导致溢出`int8`,它可以产生意想不到的结果。例如,一个块的结果130(二进制1000 0010)表示`int8`是-126。

`“KernelFunction”`价值	数据类型
`“高斯”`或`“rbf”`	内核数据类型指定的数据类型的平方距离<年代pan class="inlineequation"> $D^{2} = {为 x - 年代为}^{2}$ 高斯的内核<年代pan class="inlineequation"> $G (x, 年代) = 经验值 (- D^{2})$ ,在那里x一个观察和预测数据吗年代是一个支持金宝app向量。
`“线性”`	内核数据类型指定数据类型的输出线性核函数<年代pan class="inlineequation"> $G (x, 年代) = x 年代 ”$ ,在那里x一个观察和预测数据吗年代是一个支持金宝app向量。
`多项式的`	内核数据类型指定数据类型的多项式核函数的输出<年代pan class="inlineequation"> $G (x, 年代) = {(1 + x 年代 ”)}^{p}$ ,在那里x预测数据的观察,年代是一个支持金宝app向量,p是一个多项式核函数的顺序。

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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`

ClassificationSVM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——预测类标签标量

依赖关系

分数——预测类成绩或后验概率标量| 1×2向量

依赖关系

参数

主要

选择训练的机器学习模型-支持向量机分类模型svmMdl(默认)|ClassificationSVM对象|CompactClassificationSVM对象

编程使用

为预测类分数添加输出端口——添加第二个输出端口预测类分数从(默认)|在

编程使用

数据类型

整数舍入模式——定点操作的舍入模式地板上(默认)|天花板|收敛|最近的|轮|简单的|零

编程使用

浸透在整数溢出——溢出行动的方法从(默认)|在

编程使用

锁输出数据类型设置定点对变化的工具——预防定点工具最重要的数据类型从(默认)|在

编程使用

标签数据类型数据类型的标签——输出通过反向传播继承: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)|枚举:<类名>|<数据类型>表达

依赖关系

编程使用

标签最低-最小值的标签输出范围检查[](默认)|标量

依赖关系

编程使用

标签最大——最大的标签输出值范围检查[](默认)|标量

依赖关系

编程使用

分数数据类型-数据类型的得分输出继承: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

编程使用

分数最低-最小值的分数输出范围检查[](默认)|标量

编程使用

得分最高——最大的得分输出值范围检查[](默认)|标量

编程使用

原始分数数据类型——Untransformed得分数据类型继承: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

依赖关系

编程使用

原始分数最低——最低untransformed得分范围检查[](默认)|标量

编程使用

原始分数最高——最大untransformed得分范围检查[](默认)|标量

编程使用

内核数据类型——内核计算数据类型双(默认)|单|一半|int8|uint8|int16|uint16|int32|int64|uint64|uint32|布尔|fixdt (16)|fixdt (1 16 0)|fixdt(1, 16日2 ^ 0,0)|<数据类型>表达

编程使用

内核最低——最小内核计算值范围检查[](默认)|标量

编程使用

内核最大——最大内核计算值范围检查[](默认)|标量

编程使用

模型的例子

预测类标签使用ClassificationSVM预测块

块特征

更多关于

分类分

后验概率

先验概率

提示

选择功能

扩展功能

C / c++代码生成使用仿真软件生成C和c++代码®编码器™。金宝app

定点转换设计和模拟使用定点定点系统设计师™。

版本历史

R2021a:<年代pan class="remove_bold">的默认值<年代trong class="guilabel">标签数据类型是通过反向传播继承:继承对数字和逻辑标签和继承:汽车对于非数字标签

R2021a:<年代pan class="remove_bold">的默认值<年代trong class="guilabel">分数数据类型和<年代trong class="guilabel">原始分数数据类型是继承:汽车

R2021a:<年代pan class="remove_bold">指定<年代trong class="guilabel">内核数据类型作为一个数据类型名称或数据类型对象

另请参阅

块

对象

功能

主题

`x`——预测数据
行向量|列向量

`标签`——预测类标签
标量

`分数`——预测类成绩或后验概率
标量| 1×2向量

`选择训练的机器学习模型`-支持向量机分类模型
`svmMdl`(默认)|`ClassificationSVM`对象|`CompactClassificationSVM`对象

`为预测类分数添加输出端口`——添加第二个输出端口预测类分数
`从`(默认)|`在`

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

`浸透在整数溢出`——溢出行动的方法
`从`(默认)|`在`

`锁输出数据类型设置定点对变化的工具`——预防定点工具最重要的数据类型
`从`(默认)|`在`

`标签数据类型`数据类型的标签——输出
`通过反向传播继承: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)`|`枚举:<类名>`|`<数据类型>表达`

`标签最低`-最小值的标签输出范围检查
`[]`(默认)|标量

`标签最大`——最大的标签输出值范围检查
`[]`(默认)|标量

`分数数据类型`-数据类型的得分输出
`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`

`分数最低`-最小值的分数输出范围检查
`[]`(默认)|标量

`得分最高`——最大的得分输出值范围检查
`[]`(默认)|标量

`原始分数数据类型`——Untransformed得分数据类型
`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`

`原始分数最低`——最低untransformed得分范围检查
`[]`(默认)|标量

`原始分数最高`——最大untransformed得分范围检查
`[]`(默认)|标量

`内核数据类型`——内核计算数据类型
`双`(默认)|`单`|`一半`|`int8`|`uint8`|`int16`|`uint16`|`int32`|`int64`|`uint64`|`uint32`|`布尔`|`fixdt (16)`|`fixdt (1 16 0)`|`fixdt(1, 16日2 ^ 0,0)`|`<数据类型>表达`

`内核最低`——最小内核计算值范围检查
`[]`(默认)|标量

`内核最大`——最大内核计算值范围检查
`[]`(默认)|标量

C / c++代码生成
使用仿真软件生成C和c++代码®编码器™。金宝app

定点转换
设计和模拟使用定点定点系统设计师™。

R2021a:<年代pan class="remove_bold">的默认值<年代trong class="guilabel">标签数据类型是`通过反向传播继承:继承`对数字和逻辑标签和`继承:汽车`对于非数字标签

R2021a:<年代pan class="remove_bold">的默认值<年代trong class="guilabel">分数数据类型和<年代trong class="guilabel">原始分数数据类型是`继承:汽车`