代码生成

为统计和机器学习工具箱™函数生成C/ c++代码和MEX函数

MATLAB^®编码器™从支持代码生成的Statistics和Machine Learning Toolbox函数中生成可读且可移植的C和c++代码。金宝app例如，通过使用代码生成将训练有素的支持向量机(SVM)分类模型部署到设备上，可以对无法运行MATLAB的硬件设备上的新观察结果进行分类。金宝app

您可以通过几种方式为Statistics和Machine Learning Toolbox函数生成C/ c++代码。

对象函数的代码生成(预测，随机，knnsearch,或rangesearch)的机器学习模型-使用saveLearnerForCoder，loadLearnerForCoder,codegen．通过使用保存一个训练过的模型saveLearnerForCoder．定义一个入口点函数，通过使用loadLearnerForCoder并调用对象函数。然后使用codegen为入口点函数生成代码。
的代码生成预测和更新使用支持向量机或线性二进制学习器的树模型、支持向量机模型、线性模型或多类纠错输出码(ECOC)分类模型的功能learnerCoderConfigurer然后通过使用generateCode．您可以在生成的C/ c++代码中更新模型参数，而不必重新生成代码。
支持代码生成的其他函数-使用金宝appcodegen．定义一个入口点函数来调用支持代码生成的函数。金宝app然后为入口点函数生成C/ c++代码codegen．

您还可以为SVM模型、决策树模型和决策树集成的预测生成定点C/ c++代码。这种类型的代码生成需要Fixed-Point Designer™。

有关支持代码生成的函数列表，请参见金宝app函数列表(C/ c++代码生成)

要了解代码生成，请参见代码生成简介．

功能

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为代码生成保存和加载模型

`saveLearnerForCoder`	将模型对象保存到文件中以供代码生成
`loadLearnerForCoder`	从保存的模型中重建模型对象以便生成代码
`generateLearnerDataTypeFcn`	为定点代码生成定义数据类型的Generate函数

使用编码器配置器生成代码

创建Coder配置器对象

learnerCoderConfigurer 创建机器学习模型的编码器配置器

使用Coder配置器对象

`generateCode`	使用编码器配置器生成C/ c++代码
`generateFiles`	生成MATLAB使用编码器配置器生成代码的文件
`validatedUpdateInputs`	验证并提取机器学习模型参数进行更新
`更新`	更新代码生成的模型参数

对象

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分类编码器配置器对象

`ClassificationTreeCoderConfigurer`	用于多类分类的二叉决策树模型的编码器配置
`ClassificationSVMCoderConfigurer`	编码器配置支持向量机(SVM)为一类和二进金宝app制分类
`ClassificationLinearCoderConfigurer`	用于高维数据的线性二进制分类的编码器配置器
`ClassificationECOCCoderConfigurer`	使用二进制学习器的多类模型的编码器配置器

回归编码器配置器对象

`RegressionTreeCoderConfigurer`	用于回归的二叉决策树模型的编码器配置器
`RegressionSVMCoderConfigurer`	支持向量机(SVM)回归模型的编码器配置器金宝app
`RegressionLinearCoderConfigurer`	高维数据线性回归模型的编码器配置器