主要内容

La traducción de esta página aún没有se ha actualizado a La versión más reciente。Haga clic aquí para ver la última versión en inglés。

Regresión con máquinas de vectores de apoyo

Máquinas de vectores de apoyo para modelos de regresión

Para aentar la precisión en conjuntos de datos de dimensiones bajas y medianas, entrene un modelo de máquinas de vectors de apoyo (SVM) mediantefitrsvm

Para - reducir - time - de - processing en conjuntos de datos de altas维数,entrene de - formiciente in model of regresión linear, bad ememplo, unmodelo SVM linear, mediumfitrlinear

应用程序

回归的学习者 训练回归模型,使用监督机器学习来预测数据

Bloques

RegressionSVM预测 先前的响应是medium - ante unmodelo de regresión de máquina de vectors de apoyo (SVM)

一些必要

expandir待办事项

fitrsvm 拟合支持向量金宝app机回归模型
预测 使用支持向量机回归模型预测响应金宝app
fitrlinear 对高维数据拟合线性回归模型
预测 预测线性回归模型的响应
fitrkernel 利用随机特征展开拟合高斯核回归模型
预测 预测高斯核回归模型的响应
crossval 交叉验证的支持向量机回归模型金宝app
partialDependence 计算部分相关性
plotPartialDependence 创建部分依赖图(PDP)和个别条件期望图(ICE)
石灰 局部可解释模型不可知解释(LIME)
沙普利 沙普利值

一堂课

expandir待办事项

RegressionSVM 金宝app支持向量机回归模型
CompactRegressionSVM 紧凑的支持向量机金宝app回归模型
RegressionLinear 高维数据的线性回归模型
RegressionPartitionedLinear 高维数据的交叉验证线性回归模型
RegressionKernel 采用随机特征展开的高斯核回归模型
RegressionPartitionedKernel 交叉验证的回归核模型

特马