主要内容

金宝app支持向量机分类

金宝app支持向量机用于二进制或多类分类

为了在低维到中维数据集上获得更高的准确性和内核函数选择，使用的方法训练包含SVM二元学习器的二进制SVM模型或多类错误校正输出代码(ECOC)模型分类学习者为了获得更大的灵活性，使用命令行界面来训练二进制SVM模型fitcsvm或训练由二元支持向量机学习器组成的多类ECOC模型fitcecoc．

为了减少高维数据集上的计算时间，使用有效地训练二元线性分类模型，如线性SVM模型fitclinear或训练由SVM模型组成的多类ECOC模型fitcecoc．

对于大数据的非线性分类，训练一个二进制的高斯核分类模型fitckernel．

应用程序

分类学习者 训练模型使用监督机器学习对数据进行分类

块

ClassificationSVM预测 利用支持向量机(SVM)分类器对观测数据进行单类分类和二金宝app元分类

功能

全部展开

创建模型或模板

fitcsvm 训练支持向量金宝app机分类器用于一类分类和二元分类
紧凑的 减小机器学习模型的尺寸
templateSVM 金宝app支持向量机模板

修改模型

discard金宝appSupportVectors 线性支持向量机分金宝app类器的支持向量弃用
incrementalLearner 将二元分类支持向量机(SVM)模型转化为增量学习器金宝app
重新开始 恢复训练支持向量机(SVM)分类金宝app器

解释模型

石灰 局部可解释模型不可知解释(LIME)
partialDependence 计算部分依赖关系
plotPartialDependence 创建部分依赖图(PDP)和个别条件期望图(ICE)
沙普利 沙普利值

旨在

crossval 交叉验证机器学习模型
kfoldEdge 交叉验证分类模型的分类边
kfoldLoss 交叉验证分类模型的分类损失
kfoldMargin 交叉验证分类模型的分类边际
kfoldPredict 在交叉验证的分类模型中对观测数据进行分类
kfoldfun 分类的交叉验证功能

测量性能

损失 找出支持向量机分类器的分类误差金宝app
resubLoss 再置换分类损失
compareHoldout 比较使用新数据的两种分类模型的准确性
边缘 为支持向量机分类器找到分类边金宝app
保证金 为支持向量机分类器找到分类边界金宝app
resubEdge 再置换分类边
resubMargin 再置换分类边际
testckfold 通过重复交叉验证比较两种分类模型的准确性
fitSVMPosterior 拟合后验概率
fitPosterior 紧凑型支持向量机(SVM)分类器的后验概率拟合金宝app

分类的观察

预测 利用支持向量机(SVM)分类器对观测数据进行分类金宝app
resubPredict 使用训练过的分类器对训练数据进行分类

收集模型属性

收集 收集属性统计和机器学习工具箱来自GPU的对象
fitclinear 用二元线性分类器拟合高维数据
预测 预测线性分类模型的标签
templateLinear 线性分类学习器模板
fitckernel 采用随机特征展开方法拟合二元高斯核分类器
预测 高斯核分类模型的标签预测
templateKernel 内核模型模板
fitcecoc 为支持向量机或其他分类器拟合多类模型金宝app
预测 利用多类纠错输出码(ECOC)模型对观测数据进行分类
templateECOC 纠错输出代码学习模板

类

全部展开

ClassificationSVM 金宝app支持向量机(SVM)用于一类和二元分类
CompactClassificationSVM 用于一类和二元分金宝app类的紧凑支持向量机(SVM)
ClassificationPartitionedModel 交叉验证分类模型
ClassificationLinear 高维数据二元分类的线性模型
ClassificationPartitionedLinear 用于高维数据二元分类的交叉验证线性模型
ClassificationKernel 采用随机特征展开的高斯核分类模型
ClassificationPartitionedKernel 交叉验证的二进制内核分类模型
ClassificationECOC 支持向量机(svm)和其他分类器的多类模型金宝app
CompactClassificationECOC 支持向量机(svm)和其他分类器的紧凑多类模型金宝app
ClassificationPartitionedECOC 交叉验证多类ECOC模型支持向量机(svm)和其他分类器金宝app
ClassificationPartitionedLinearECOC 用于高维数据多类分类的交叉验证线性纠错输出码模型
ClassificationPartitionedKernelECOC 用于多类分类的交叉验证内核纠错输出代码模型

主题

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