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分类学习者

机器学习管理的先验模型和分类数据

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Descripcion

洛杉矶的应用分类学习者对分类资料的模态保护。Con esta应用程序，puede探索el过程的机器学习监督中间变量分类。研究数据，选择características，具体研究validación，计算模型和评估结果。在模型的基础上建立一个自动的方法clasificación，包括árboles de decisión, análisis判别，máquinas de apoyo矢量，regresión logística, vecinos más próximos，朴素贝叶斯，aproximación de kernel，集合clasificación de redes neuronales。

Puede llevar a cabo procesos de机器学习监督，促进，和，遵照，和，礼仪，分类。根据过去的数据和一般的预测模式对新的数据作出反应。Para usar el modelo con datos nuevos, o Para obtener más información sobre la clasificación programática, puede export el modelo área de trabajo generar código MATLAB®Para recrear el modelo entrenado。

Sugerencia

Para empezar, en la lista Classifier, pruebe所有Quick-To-TrainPara entrenar una selección de modelos。Consulte自动分类器训练．

或含necesarios

  • MATLAB

  • 统计和机器学习工具箱™

分类学习者app

Abrir la aplicación分类学习者

  • Barra de herramientas de MATLAB: En la pestaña应用程序,机器学习， haga clic en el icono de la app。

  • Línea de comandos de MATLAB: intrduzcaclassificationLearner．

包括

Uso programatico

expandir待办事项

classificationLearnerabre la app分类学习器a real al fronte si ya se habierto。

ResponseVarName classificationLearner(台)abre la app分类学习器y relina el cuadro de diálogo新的会话从论点与资料的连续性资源描述．El argumentoResponseVarName，特别提到，在生命的过程中，在生命的变化中，在生命的变化中资源描述按惯例办事。Las变量restantes de资源描述变量预测。

classificationLearner(资源描述,Y)abre la app分类学习者y rellena el cuadro de diálogo新会话从参数con las变量预测德拉资源描述Y as etiquette as de clase del vectorY．Puede，特别是la respuestaYComo arreglo categórico, arreglo de caracteres, arreglo de cadenas，矢量lógico，矢量numérico o arreglo de celdas de vecres de caracteres。

classificationLearner (X, Y)abre la app分类学习器y rellena el cuadro de diálogo从参数con la matriz predictora新会话X德n运动p这是一种礼节n德尔向量Y．caada fila deX对应一个una observación y cada列，一个una变量。经度YY el número de filas deXDeben ser iguales。

classificationLearner (___、名称、值)具体操作validación cruzada usando uno varios de siguientes nombrevalor, además de cualquier combinación de los ententada de sintaxis -。Por ejemplo，特殊的puede“KFold”,10Para utilzar UN esquema de validación cruzada de 10次迭代。

  • “CrossVal”， especificada como“上”(predeterminado) o“关闭”， el indicador de la validación cruzada。如果especifica“上”， entonces la app utilza una validación cruzada de 5个迭代。如果especifica“关闭”， entonces la app utilitza una validación por sustitución。

    普德，消除，调整，德拉validación cruzada de“CrossVal”英勇的论点“坚持”o“KFold”．Solo puede，特别是，uno de estos, argumentos, la vez。

  • “坚持”，特别提示numérico en el intervalo [0.05,0.5]， es la fracción de datos usada para la validación por retención。La app utilza los datos restantes para el entrenamiento (y las pruebas, si se speciifica)。

  • “KFold”，特别是在正题之间[2,50]，是el número de iteraciones que se usarán en la validación cruzada。

  • “TestDataFraction”，特别的事情numérico在中间时间[0,0.5]，这是fracción的数据保留para las pruebas。

classificationLearner(文件名)abre la app分类学习者con la sesión previamente guardada en文件名．El argument de文件名，特别的，特别的，特别的，特别的，特别的，特别的，特别的，特别的，特别的，特别的，特别的，特别的，特别的，特别的，特别的，特别的，特别的，特别的。El archiivo debe tener la extensión.mat．

Limitaciones

  • 分类学习器没有模型上的兼容性MATLABProduction服务器™在MATLABOnline™．

历史版本

介绍en R2015a

Consulte也

应用程序

一些必要