使用支持向量机(SVM)分类器对观测值进行分类金宝app据/p>
返回表或矩阵中的预测器数据的预测类标签的向量据code class="literal">X据/code>,基于培训的支持向量机(SVM)分类模型金宝app据code class="literal">SVMModel据/code>。训练有素的SVM模型可以是完全或紧凑的。据/p>
标签据/code>
=预测(据a href="//www.tatmou.com/au/help/stats/#bt74bzo_sep_shared-SVMModel" class="intrnllnk">SVMModel据/code>那据a href="//www.tatmou.com/au/help/stats/#mw_bde43cb9-51ab-4cbf-992b-8ac2b2877736" class="intrnllnk">
X据/code>)据/code>
[据a href="//www.tatmou.com/au/help/stats/#mw_d348509d-3d30-409d-b889-d0ed859a842a" class="intrnllnk">
还返回分数的矩阵(据code class="argument">分数据/code>)表示标签来自特定类别的可能性。对于支持向量机,似然度量是据a href="//www.tatmou.com/au/help/stats/classreg.learning.classif.compactclassificationsvm.predict.html" class="intrnllnk">分类分数据/a>或阶级据a href="//www.tatmou.com/au/help/stats/classreg.learning.classif.compactclassificationsvm.predict.html" class="intrnllnk">后验概率据/a>。对于每个观测据code class="literal">X据/code>,预测类标签对应于所有类中的最大分数。据/p>
标签据/code>那据a href="//www.tatmou.com/au/help/stats/#mw_606ce41c-e0f0-42bb-91f5-f24e9fdc08f5" class="intrnllnk">
分数据/code>]=预测(据a href="//www.tatmou.com/au/help/stats/#bt74bzo_sep_shared-SVMModel" class="intrnllnk">
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X据/code>)据/code>
如果您使用线性SVM模型进行分类,并且该模型具有许多支持向量,则使用金宝app据code class="literal">预测据/code>对于预测方法可以很慢。要有效地对基于线性SVM模型进行分类的观察,请通过使用删除模型对象的支持向量金宝app据a href="//www.tatmou.com/au/help/stats/classreg.learning.classif.compactclassificationsvm.discardsupportvectors.html">discard金宝appSupportVectors据/code>。据/p>
默认情况下,不考虑模型核函数,MATLAB据S.up>®据/S.up>使用得分函数基于训练的SVM模型分类意见的双重代表性,特别是据/p>
这种预测方法需要经过训练的支持向量和金宝app据em class="varname">α据/em>系数(见据code class="literal">金宝app支持监视器据/code>和据code class="literal">Α据/code>SVM模型的属性)。据/p>
默认情况下,软件将计算最佳的使用普氏法的后验概率据a href="//www.tatmou.com/au/help/stats/classreg.learning.classif.compactclassificationsvm.predict.html" class="intrnllnk">[1]据/a>:据/p>
执行10倍交叉验证。据/p>
将sigmoid函数参数与交叉验证返回的分数相匹配。据/p>
通过将交叉验证分数输入拟合的sigmoid函数来估计后验概率。据/p>
该软件在训练期间将先验概率纳入支持向量机目标函数。据/p>
对于SVM,据code class="function">预测据/code>和据code class="function">resubPredict据/code>将观察结果分类到产生最大分数(最大后验概率)的类别中。软件通过在训练分类器之前应用平均成本校正来计算误分类成本。也就是说,给定类别先验向量据em class="varname">P.据/em>,错误分类成本矩阵据em class="varname">C据/em>,以及观测权重向量据em class="varname">W.据/em>,该软件定义了一个新的观察重量向量(据em class="varname">W.据/em>)这样的据/p>
要集成的SVM分类模型到Simulink的预测金宝app据S.up>®据/S.up>,你可以使用据a href="//www.tatmou.com/au/help/stats/classificationsvmpredict.html">分类vm预测据/S.pan>统计和机器学习工具箱中的块™ 库或具有据code class="function">预测据/code>功能。有关示例,请参见据a href="//www.tatmou.com/au/help/stats/predict-class-labels-using-classification-svm-predict-block.html" class="a">使用ClassificationSVM预测块预测类标签据/a>和据a href="//www.tatmou.com/au/help/stats/predict-class-labels-using-matlab-function-block.html" class="a">利用MATLAB函数块预测类标签据/a>。据/p>
在决定使用哪种方法时,请考虑以下几点:据/p>
如果使用统计和机器学习工具箱库块,则可以使用据S.trong class="tool">定点工具据/a>(定点设计器)据/S.pan>将浮点模型转换为固定点。据/p> 金宝app对于具有的MATLAB功能块,必须启用对可变大小数组的支持据code class="function">预测据/code>功能。据/p> 如果使用MATLAB功能块,你可以使用MATLAB功能之前,或在同一MATLAB功能块的预测之后预处理或后处理。据/p>
[1] 支持向量机的概率输出和与正则化似然方法的比较金宝app据em class="citetitle">在大间隔分类进展据/em>麻省理工学院出版社,1999年,第61-74页。据/p>
分类VM据/code>
|据S.pan itemscope itemtype="//www.tatmou.com/help/schema/MathWorksDocPage/SeeAlso" itemprop="seealso">CompactClassificationSVM据/code>
|据S.pan itemscope itemtype="//www.tatmou.com/help/schema/MathWorksDocPage/SeeAlso" itemprop="seealso">fitcsvm据/code>
|据S.pan itemscope itemtype="//www.tatmou.com/help/schema/MathWorksDocPage/SeeAlso" itemprop="seealso">fitsvmposterior.据/code>
|据S.pan itemscope itemtype="//www.tatmou.com/help/schema/MathWorksDocPage/SeeAlso" itemprop="seealso">损失据/code>
|据S.pan itemscope itemtype="//www.tatmou.com/help/schema/MathWorksDocPage/SeeAlso" itemprop="seealso">resubPredict据/code>