RegressionTree预测

使用回归树模型预测响应

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库:
统计和机器学习工具箱/回归

描述

的RegressionTree预测块使用回归树对象预测响应（回归植物或CompactRegressionTree）.

通过指定包含对象的工作区变量的名称，将训练的回归对象导入块。输入端口x接收一个观察(预测器数据)，以及输出端口yfit返回对观察的预测响应。

港口

输入

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`x`——预测数据
行向量|列向量

预测数据，指定为一个观察的列向量或行向量。

依赖性

中的变量x必须具有与训练模型的预测变量相同的顺序选择培训的机器学习模型．

数据类型：单身的|双倍的|一半|INT8.|int16|INT32.|INT64.|uint8.|uint16|UINT32.|UINT64|布尔基|不动点

输出

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`yfit`——预测响应
标量

预测响应，作为标量返回。

数据类型：单身的|双倍的|一半|INT8.|int16|INT32.|INT64.|uint8.|uint16|UINT32.|UINT64|布尔基|不动点

参数

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主要

`选择培训的机器学习模型`-回归树模型
`treeMdl`（默认）|`回归植物`对象|`CompactRegressionTree`对象

指定包含。的工作区变量的名称回归植物对象或CompactRegressionTree对象。

当你通过使用Fitrtree.，以下限制适用：

预测数据不能包括分类预测(逻辑，分类，char，细绳，或者细胞）.如果在表中提供培训数据，则预测器必须是数字的(双倍的或单身的）.此外，你不能使用“CategoricalPredictors”名称值参数。要在模型中包含分类预测器，请通过使用预处理分类预测器dummyvar在拟合模型之前。
价值“ResponseTransform”名称-值参数必须为“没有”（默认）。
你不能使用代理分裂，即“代理”名称-值参数必须为'离开'（默认）。

编程使用

块参数:TrainedLearner

类型:工作空间变量

价值观：回归植物对象|CompactRegressionTree对象

默认值:“treeMdl”

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`|`最简单的`|`零`

指定定点操作的舍入模式。有关更多信息，请参见舍入(定点设计师)．

块参数始终舍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^®舍入功能进入掩码字段。

编程使用

块参数:RndMeth

类型:字符向量

价值观：'天花板' | '收敛' | '地板' | '最近' | 'Round' | '最简单' | '零'

默认值:“地板”

`整数溢出饱和`- 溢出动作的方法
`从`（默认）|`在`

指定溢出是否饱和或缠绕。

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，您希望在生成的代码中显示饱和保护。	溢出会饱和到数据类型所能表示的最小值或最大值。	最大值`INT8.`（符号为8位整数）数据类型可以表示为127.任何块操作结果大于此最大值会导致8位整数的溢出。选择复选框时，块输出在127处饱和。类似地，块输出在-128的最小输出值下饱和。
清除此复选框(`从`）.	您希望优化生成代码的效率。您希望避免过度地过度地处理块丢包超出信号。有关更多信息，请参见排除信号范围误差(金宝app模型)．	溢出到数据类型可以表示的适当值。	最大值`INT8.`（符号为8位整数）数据类型可以表示为127.任何块操作结果大于此最大值会导致8位整数的溢出。通过清除复选框，软件将溢出引起值的溢出`INT8.`，可以产生意外的结果。例如，表示为130（二进制1000 0010）的块结果`INT8.`是-126。

选择此复选框(在）.

您的模型可能存在溢出，您希望在生成的代码中显示饱和保护。

溢出会饱和到数据类型所能表示的最小值或最大值。

最大值INT8.（符号为8位整数）数据类型可以表示为127.任何块操作结果大于此最大值会导致8位整数的溢出。选择复选框时，块输出在127处饱和。类似地，块输出在-128的最小输出值下饱和。

清除此复选框(从）.

您希望优化生成代码的效率。

您希望避免过度地过度地处理块丢包超出信号。有关更多信息，请参见排除信号范围误差(金宝app模型)．

溢出到数据类型可以表示的适当值。

最大值INT8.（符号为8位整数）数据类型可以表示为127.任何块操作结果大于此最大值会导致8位整数的溢出。通过清除复选框，软件将溢出引起值的溢出INT8.，可以产生意外的结果。例如，表示为130（二进制1000 0010）的块结果INT8.是-126。

编程使用

块参数:saterateonintegeroverflow.

类型:字符向量

价值观：'off'|'在'

默认值:'离开'

`根据定点工具的更改锁定输出数据类型设置`—防止定点工具覆盖数据类型
`从`（默认）|`在`

选择此参数以防止固定点工具覆盖您为块指定的数据类型。有关更多信息，请参见使用锁定输出数据类型设置(定点设计师)．

编程使用

块参数:LockScale

类型:字符向量

价值观：'off'|'在'

默认值:'离开'

数据类型

`输出数据类型`- YFIT输出的数据类型
`继承:汽车`（默认）|`双倍的`|`单身的`|`一半`|`INT8.`|`uint8.`|`int16`|`uint16`|`INT32.`|`UINT32.`|`INT64.`|`UINT64`|`布尔`|`Fixdt（1,16）`|`Fixdt（1,16,0）`|`Fixdt（1,16,2 ^ 0,0）`|`<数据类型>表达`

的数据类型yfit输出。类型可以继承、直接指定或表示为数据类型对象，例如金宝appsimulink.numerictype.．

当您选择继承:汽车，块使用继承数据类型的规则。

有关数据类型的更多信息，请参阅信号的控制数据类型(金宝app模型)．

点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：仰卧床

类型：字符向量

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

默认的：“继承:汽车”

`输出最小`- 范围检查的YFIT输出的最小值
`[]`（默认）|标量

较低的yfitSimulink的输出范围金宝app^®检查。

金宝appSimulink使用最小值来执行:

参数范围检查（见指定块参数的最小值和最大值(金宝app模型))为一些街区。
仿真范围检查（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)）.
固定点数据类型的自动缩放。
优化您从模型生成的代码。此优化可以删除算法代码并影响某些模拟模式的结果，例如SIL或外部模式。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（嵌入式编码器）．

请注意

的输出最小参数不饱和或夹住实际yfit信号。使用饱和(金宝app模型)块来代替。

编程使用

块参数：OutMin

类型：字符向量

值：'[]'|标量

默认的：'[]'

`输出最大值`-范围检查的yfit输出最大值
`[]`（默认）|标量

上值yfitSimulink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（见指定块参数的最小值和最大值(金宝app模型))为一些街区。
仿真范围检查（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)）.
固定点数据类型的自动缩放。
优化您从模型生成的代码。此优化可以删除算法代码并影响某些模拟模式的结果，例如SIL或外部模式。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（嵌入式编码器）．

请注意

的输出最大值参数不饱和或夹住实际yfit信号。使用饱和(金宝app模型)块来代替。

编程使用

块参数：outmax.

类型：字符向量

值：'[]'|标量

默认的：'[]'

模型例子

使用回归预测块预测响应

在Simulink®中使用RegressionTree Predict模块进行响应预测。金宝app该块接受一个观察(预测数据)，并使用训练过的回归树模型返回对该观察的预测响应。

打开生活的脚本

块特征

数据类型	`布尔基`\|`双倍的`\|`不动点`\|`一半`\|`整数`\|`单身的`
直接引线	`是的`
多维信号	`没有`
可变尺寸信号	`没有`
讨论二阶导数过零检测	`没有`

选择功能

您可以使用MATLAB功能块预测回归树对象的对象函数（回归植物或CompactRegressionTree）.例如，请参见用MATLAB函数块预测类标签．

当决定是否使用RegressionTree预测在统计和机器学习工具箱™库或MATLAB函数块预测功能，考虑以下内容：

如果使用统计和机器学习工具箱库块，则可以使用定点的工具(定点设计师)将浮点模型转换为固定点。
金宝app必须为Matlab功能块启用对可变大小阵列的支持预测函数。
如果您使用MATLAB函数块，您可以使用MATLAB函数在同一个MATLAB函数块中进行预测之前或之后的预处理或后处理。

RegressionTree预测

描述

港口

输入

`x`——预测数据
行向量|列向量

依赖性

输出

`yfit`——预测响应
标量

参数

主要

`选择培训的机器学习模型`-回归树模型
`treeMdl`（默认）|`回归植物`对象|`CompactRegressionTree`对象

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`|`最简单的`|`零`

编程使用

`整数溢出饱和`- 溢出动作的方法
`从`（默认）|`在`

编程使用

`根据定点工具的更改锁定输出数据类型设置`—防止定点工具覆盖数据类型
`从`（默认）|`在`

编程使用

`输出数据类型`- YFIT输出的数据类型
`继承:汽车`（默认）|`双倍的`|`单身的`|`一半`|`INT8.`|`uint8.`|`int16`|`uint16`|`INT32.`|`UINT32.`|`INT64.`|`UINT64`|`布尔`|`Fixdt（1,16）`|`Fixdt（1,16,0）`|`Fixdt（1,16,2 ^ 0,0）`|`<数据类型>表达`

编程使用

`输出最小`- 范围检查的YFIT输出的最小值
`[]`（默认）|标量

编程使用

`输出最大值`-范围检查的yfit输出最大值
`[]`（默认）|标量

编程使用

模型例子

使用回归预测块预测响应

块特征

选择功能

扩展能力

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fixed-point Designer™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:一步一步的指导与MATLAB

RegressionTree预测

描述

港口

输入

x——预测数据行向量|列向量

依赖性

输出

yfit——预测响应标量

参数

主要

选择培训的机器学习模型-回归树模型treeMdl（默认）|回归植物对象|CompactRegressionTree对象

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|最简单的|零

编程使用

整数溢出饱和- 溢出动作的方法从（默认）|在

编程使用

根据定点工具的更改锁定输出数据类型设置—防止定点工具覆盖数据类型从（默认）|在

编程使用

输出数据类型- YFIT输出的数据类型继承:汽车（默认）|双倍的|单身的|一半|INT8.|uint8.|int16|uint16|INT32.|UINT32.|INT64.|UINT64|布尔|Fixdt（1,16）|Fixdt（1,16,0）|Fixdt（1,16,2 ^ 0,0）|<数据类型>表达

编程使用

输出最小- 范围检查的YFIT输出的最小值[]（默认）|标量

编程使用

输出最大值-范围检查的yfit输出最大值[]（默认）|标量

编程使用

模型例子

使用回归预测块预测响应

块特征

选择功能

扩展能力

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fixed-point Designer™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:一步一步的指导与MATLAB

`x`——预测数据
行向量|列向量

`yfit`——预测响应
标量

`选择培训的机器学习模型`-回归树模型
`treeMdl`（默认）|`回归植物`对象|`CompactRegressionTree`对象

`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`|`最简单的`|`零`

`整数溢出饱和`- 溢出动作的方法
`从`（默认）|`在`

`根据定点工具的更改锁定输出数据类型设置`—防止定点工具覆盖数据类型
`从`（默认）|`在`

`输出数据类型`- YFIT输出的数据类型
`继承:汽车`（默认）|`双倍的`|`单身的`|`一半`|`INT8.`|`uint8.`|`int16`|`uint16`|`INT32.`|`UINT32.`|`INT64.`|`UINT64`|`布尔`|`Fixdt（1,16）`|`Fixdt（1,16,0）`|`Fixdt（1,16,2 ^ 0,0）`|`<数据类型>表达`

`输出最小`- 范围检查的YFIT输出的最小值
`[]`（默认）|标量

`输出最大值`-范围检查的yfit输出最大值
`[]`（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fixed-point Designer™设计和模拟定点系统。