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

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库:

统计和机器学习工具箱/分类

描述

的<年代pan class="block">ClassificationSVM预测块使用支持向量机分类对象(ClassificationSVM或CompactClassificationSVM)进行一级和二级(二元)分类。
通过指定包含该对象的工作空间变量的名称，将训练好的SVM分类对象导入到块中。输入端口<年代trong class="guilabel">x接收一个观测值(预测器数据)和输出端口<年代trong class="guilabel">标签返回观测值的预测类标签。您可以添加可选输出端口<年代trong class="guilabel">分数这将返回预测的班级分数或后验概率。

港口

输入

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x-预测数据
行向量|列向量

预测数据，指定为一个观测的列向量或行向量。
依赖关系

中的变量<年代trong class="guilabel">x必须与训练SVM模型的预测变量具有相同的顺序<年代trong class="guilabel">选择训练过的机器学习模型．

如果你设置“标准化”,真的在fitcsvm训练SVM模型时，则<年代pan class="block">ClassificationSVM预测块标准化的值<年代trong class="guilabel">x使用的均值和标准差μ而且σSVM模型的属性(分别)。

数据类型:单|双|一半|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64|布尔|不动点

输出

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标签-预测等级标签
标量

预测类标签，作为标量返回。
依赖关系

对于单课学习，<年代trong class="guilabel">标签表示正类的值。

对于两节课的学习，<年代trong class="guilabel">标签是产生最大分数或最大后验概率的类。

数据类型:单|双|一半|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64|布尔|不动点|枚举

分数-预测班级分数或后验概率
标量| 1 × 2向量

预测类分数或后验概率，对于单类学习作为标量返回，对于两类学习作为1 × 2向量返回。

对于单课学习，<年代trong class="guilabel">分数是正面班级的分类分数。单类学习无法获得后验概率。

对于两节课的学习，<年代trong class="guilabel">分数是1 × 2向量。

的第一个和第二个元素<年代trong class="guilabel">分数对应负类分类分数(svmMdl.ClassNames (1))和正类(svmMdl.ClassNames (2))，其中svmMdlSVM模型是由<年代trong class="guilabel">选择训练过的机器学习模型．您可以使用一会的属性svmMdl检查负类名和正类名。

拟合最优得分后验概率转换函数fitPosterior或fitSVMPosterior,然后<年代trong class="guilabel">分数包含类后验概率。否则,<年代trong class="guilabel">分数包含班级成绩。

依赖关系

要启用此端口，请选中对应的复选框为预测的班级分数添加输出端口在<年代trong class="guilabel">主要选项卡中的块参数。
数据类型:单|双|一半|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64|布尔|不动点

参数

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主要

选择训练过的机器学习模型- SVM分类模型
svmMdl(默认)|ClassificationSVM对象|CompactClassificationSVM对象

属性的工作区变量的名称ClassificationSVM对象或CompactClassificationSVM对象。
当你训练SVM模型时使用fitcsvm，以下限制适用:

预测器数据不能包括分类预测器(逻辑，分类，字符，字符串,或细胞)．如果在表中提供训练数据，则预测器必须是数字(双或单)．而且，不能使用CategoricalPredictors名称-值参数。若要在模型中包含分类预测器，请使用dummyvar在拟合模型之前。

的值“ScoreTransform”不能为名称-值参数“invlogit”或者一个匿名函数。对于预测给定新观测值的后验概率的块，将训练好的SVM模型传递给fitPosterior或fitSVMPosterior．

的值“KernelFunction”名称-值参数必须为“高斯”(一样“rbf”，默认为单类学习)，“线性”(默认为两类学习)，或者多项式的．

编程使用

块参数:TrainedLearner

类型:工作空间变量

价值观:ClassificationSVM对象|CompactClassificationSVM对象

默认值:“svmMdl”

为预测的班级分数添加输出端口-增加第二个输出端口预测班级成绩
从(默认)|在

选中复选框以包括第二个输出端口<年代trong class="guilabel">分数在<年代pan class="block">ClassificationSVM预测块。
编程使用

块参数:ShowOutputScore

类型:特征向量

价值观:'off' | 'on'

默认值:“关闭”

数据类型
定点操作参数

整数舍入模式-舍入模式的定点操作
地板上(默认)|天花板|收敛|最近的|轮|简单的|零

为定点操作指定舍入模式。有关更多信息，请参见舍入(定点设计师)．
块参数总是舍入到最接近的可表示值。要控制块参数的舍入，请使用MATLAB在掩码字段中输入表达式<年代up>®舍入功能。
编程使用

块参数:RndMeth

类型:特征向量

价值观:“天花板”|“收敛”|“地板”|“最近”|“圆”|“最简单”|“零”

默认值:“地板”

饱和整数溢出-溢出动作方式
从(默认)|在

指定溢出是饱和还是包裹。

行动基本原理对溢出的影响例子

选中此复选框(在)．

您的模型可能有溢出，并且您希望在生成的代码中显式地进行饱和保护。

溢出饱和到数据类型可以表示的最小值或最大值。

的最大值int8(有符号8位整数)的数据类型可以表示为127。任何大于该最大值的块操作结果都会导致8位整数溢出。选中复选框后，块输出的饱和值为127。类似地，块输出在最小输出值-128处饱和。

清除此复选框(从)．

您希望优化生成代码的效率。
您希望避免过度指定块如何处理超出范围的信号。有关更多信息，请参见排除信号范围错误(金宝app模型)．

溢出包装为数据类型可以表示的适当值。

的最大值int8(有符号8位整数)的数据类型可以表示为127。任何大于该最大值的块操作结果都会导致8位整数溢出。清除复选框后，软件将导致溢出的值解释为int8，这可能会产生意想不到的结果。例如，130(二进制1000 0010)的块结果表示为int8是-126。

编程使用

块参数:SaturateOnIntegerOverflow

类型:特征向量

价值观:'off' | 'on'

默认值:“关闭”

锁定输出数据类型设置，防止由定点工具更改-防止定点工具覆盖数据类型
从(默认)|在

选择此参数可防止定点工具覆盖为块指定的数据类型。有关更多信息，请参见使用锁输出数据类型设置(定点设计师)．
编程使用

块参数:LockScale

类型:特征向量

价值观:'off' | 'on'

默认值:“关闭”

数据类型

标签数据类型—标签输出的数据类型
继承:通过反向传播继承|继承:汽车|双|单|一半|int8|uint8|int16|uint16|int32|uint32|int64|uint64|布尔|fixdt (16)|fixdt (1 16 0)|fixdt(1, 16日2 ^ 0,0)|Enum: <类名>|<数据类型表达式>

属性的数据类型<年代trong class="guilabel">标签输出。类型可以继承，可以指定为枚举数据类型，也可以表示为数据类型对象，例如金宝app仿真软件。NumericType．
当你选择一个继承的选项时，软件的行为如下:

继承:通过反向传播继承(默认为数字和逻辑标签)- Simulink自动确定金宝app<年代trong class="guilabel">标签数据类型在数据类型传播期间的块(请参阅数据类型传播(金宝app模型))．在这种情况下，块使用下游块或信号对象的数据类型。

继承:汽车(默认为非数字标签)—块使用自定义的枚举数据类型变量。例如，假设由指定的工作区变量名选择训练过的机器学习模型是myMdl，类别标签为类1而且二班．然后，对应的<年代trong class="guilabel">标签值是myMdl_enumLabels.class_1而且myMdl_enumLabels.class_2．类将类标签转换为有效的MATLAB标识符matlab.lang.makeValidName函数。

有关数据类型的详细信息，请参见控制信号的数据类型(金宝app模型)．
单击<年代trong class="guibutton">显示数据类型助手按钮<年代pan class="guiicon">显示<年代trong class="guilabel">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)．
依赖关系

所支持的金宝app数据类型取决于所指定的模型中使用的标签选择训练过的机器学习模型．

如果模型使用数字或逻辑标签，则支持的数据类型为金宝app继承:通过反向传播继承(默认),双，单，一半，int8，uint8，int16，uint16，int32，uint32，int64，uint64，布尔、固定点和数据类型对象。

如果模型使用非数字标签，则支持的数据类型为金宝app继承:汽车(默认),Enum: <类名>，和一个数据类型对象。

编程使用

块参数：LabelDataTypeStr

类型:字符向量

值：“继承:通过反向传播继承”|“继承:汽车”|“双”|“单一”|“一半”|“int8”|“uint8”|“int16”|“uint16”|“int32”|“uint32”|“int64”|“uint64”|“布尔”|“fixdt(16)”|“fixdt(0) 1, 16日”|“fixdt(1, 16日2 ^ 0,0)”|Enum: <类名>|'<数据类型表达式>'

默认的：“继承:通过反向传播继承”(用于数字和逻辑标签)|“继承:汽车”(用于非数字标签)

标签最低-范围检查标签输出的最小值
［］(默认)|标量

的较低值<年代trong class="guilabel">标签Simulink的输出范围金宝app<年代up>®检查。
金宝appSimulink使用最小值执行:

某些块的参数范围检查(参见指定块参数的最小值和最大值(金宝app模型))．

模拟范围检查(见指定信号范围(金宝app模型)而且启用模拟距离检查(金宝app模型))．

自动缩放定点数据类型。

优化从模型生成的代码。这种优化可以删除算法代码，并影响某些模拟模式(如SIL或外部模式)的结果。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)．

请注意

的<年代trong class="guilabel">标签最低参数不饱和或剪切实际<年代trong class="guilabel">标签输出信号。使用饱和(金宝app模型)块来代替。

依赖关系

仅当指定的模型为选择训练过的机器学习模型使用数字标签。
编程使用

块参数：LabelOutMin

类型:字符向量

值：“[]”|标量

默认的：“[]”

标签最大—用于范围检查的标签输出最大值
［］(默认)|标量

的上限<年代trong class="guilabel">标签输出范围，Simulink检查。金宝app
金宝appSimulink使用最大值执行:

某些块的参数范围检查(参见指定块参数的最小值和最大值(金宝app模型))．

模拟范围检查(见指定信号范围(金宝app模型)而且启用模拟距离检查(金宝app模型))．

自动缩放定点数据类型。

优化从模型生成的代码。这种优化可以删除算法代码，并影响某些模拟模式(如SIL或外部模式)的结果。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)．

请注意

的<年代trong class="guilabel">标签最大参数不饱和或剪切实际<年代trong class="guilabel">标签输出信号。使用饱和(金宝app模型)块来代替。

依赖关系

仅当指定的模型为选择训练过的机器学习模型使用数字标签。
编程使用

块参数：LabelOutMax

类型:字符向量

值：“[]”|标量

默认的：“[]”

分数数据类型—分数输出的数据类型
继承:汽车(默认)|双|单|一半|int8|uint8|int16|uint16|int32|uint32|int64|uint64|布尔|fixdt (16)|fixdt (1 16 0)|fixdt(1, 16日2 ^ 0,0)|<数据类型表达式>

属性的数据类型<年代trong class="guilabel">分数输出。类型可以被继承、直接指定或表示为数据类型对象，例如金宝app仿真软件。NumericType．
当你选择继承:汽车，块使用继承数据类型的规则。
有关数据类型的详细信息，请参见控制信号的数据类型(金宝app模型)．
单击<年代trong class="guibutton">显示数据类型助手按钮<年代pan class="guiicon">显示<年代trong class="guilabel">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：ScoreDataTypeStr

类型:字符向量

值：“继承:汽车”|“双”|“单一”|“一半”|“int8”|“uint8”|“int16”|“uint16”|“int32”|“uint32”|“int64”|“uint64”|“布尔”|“fixdt(16)”|“fixdt(0) 1, 16日”|“fixdt(1, 16日2 ^ 0,0)”|'<数据类型表达式>'

默认的：“继承:汽车”

分数最低-用于范围检查的分数输出的最小值
［］(默认)|标量

的较低值<年代trong class="guilabel">分数输出范围，Simulink检查。金宝app
金宝appSimulink使用最小值执行:

某些块的参数范围检查(参见指定块参数的最小值和最大值(金宝app模型))．

模拟范围检查(见指定信号范围(金宝app模型)而且启用模拟距离检查(金宝app模型))．

自动缩放定点数据类型。

优化从模型生成的代码。这种优化可以删除算法代码，并影响某些模拟模式(如SIL或外部模式)的结果。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)．

请注意

的<年代trong class="guilabel">分数最低参数不饱和或剪切实际<年代trong class="guilabel">分数信号。使用饱和(金宝app模型)块来代替。

编程使用

块参数：ScoreOutMin

类型:字符向量

值：“[]”|标量

默认的：“[]”

得分最高-范围检查输出分数的最大值
［］(默认)|标量

的上限<年代trong class="guilabel">分数输出范围，Simulink检查。金宝app
金宝appSimulink使用最大值执行:

某些块的参数范围检查(参见指定块参数的最小值和最大值(金宝app模型))．

模拟范围检查(见指定信号范围(金宝app模型)而且启用模拟距离检查(金宝app模型))．

自动缩放定点数据类型。

优化从模型生成的代码。这种优化可以删除算法代码，并影响某些模拟模式(如SIL或外部模式)的结果。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)．

请注意

的<年代trong class="guilabel">得分最高参数不饱和或剪切实际<年代trong class="guilabel">分数信号。使用饱和(金宝app模型)块来代替。

编程使用

块参数：ScoreOutMax

类型:字符向量

值：“[]”|标量

默认的：“[]”

原始分数数据类型—未转换分数数据类型
继承:汽车(默认)|双|单|一半|int8|uint8|int16|uint16|int32|uint32|int64|uint64|布尔|fixdt (16)|fixdt (1 16 0)|fixdt(1, 16日2 ^ 0,0)|<数据类型表达式>

指定内部未转换分数的数据类型。类型可以被继承、直接指定或表示为数据类型对象，例如金宝app仿真软件。NumericType．
当你选择继承:汽车，块使用继承数据类型的规则。
有关数据类型的详细信息，请参见控制信号的数据类型(金宝app模型)．
单击<年代trong class="guibutton">显示数据类型助手按钮<年代pan class="guiicon">显示<年代trong class="guilabel">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)．
依赖关系

仅当指定的模型为选择训练过的机器学习模型使用除。以外的分数转换“没有”(默认值，与“身份”)．

如果模型不使用分数转换(“没有”或“身份”)，然后使用分数数据类型．

如果模型使用的分数转换不是“没有”或“身份”，则可以使用该参数指定未转换的原始分数的数据类型，并使用指定转换后的分数的数据类型分数数据类型．

属性可以更改分数转换选项“ScoreTransform”参数的名称-值，或通过更改ScoreTransform培训后的财产。
编程使用

块参数：RawScoreDataTypeStr

类型:字符向量

值：“继承:汽车”|“双”|“单一”|“一半”|“int8”|“uint8”|“int16”|“uint16”|“int32”|“uint32”|“int64”|“uint64”|“布尔”|“fixdt(16)”|“fixdt(0) 1, 16日”|“fixdt(1, 16日2 ^ 0,0)”|'<数据类型表达式>'

默认的：“继承:汽车”

最低原始分数-最小未转换分数范围检查
［］(默认)|标量

Simulink检查的未转换分数范围的较低值。金宝app
金宝appSimulink使用最小值执行:

某些块的参数范围检查(参见指定块参数的最小值和最大值(金宝app模型))．

模拟范围检查(见指定信号范围(金宝app模型)而且启用模拟距离检查(金宝app模型))．

自动缩放定点数据类型。

优化从模型生成的代码。这种优化可以删除算法代码，并影响某些模拟模式(如SIL或外部模式)的结果。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)．

请注意

的<年代trong class="guilabel">最低原始分数参数不饱和或剪辑实际的未转换分数信号。

编程使用

块参数：RawScoreOutMin

类型:字符向量

值：“[]”|标量

默认的：“[]”

原始得分上限-最大未转换分数的范围检查
［］(默认)|标量

Simulink检查的未转换分数范围的最大值。金宝app
金宝appSimulink使用最大值执行:

某些块的参数范围检查(参见指定块参数的最小值和最大值(金宝app模型))．

模拟范围检查(见指定信号范围(金宝app模型)而且启用模拟距离检查(金宝app模型))．

自动缩放定点数据类型。

优化从模型生成的代码。这种优化可以删除算法代码，并影响某些模拟模式(如SIL或外部模式)的结果。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)．

请注意

的<年代trong class="guilabel">原始得分上限参数不饱和或剪辑实际的未转换分数信号。

编程使用

块参数：RawScoreOutMax

类型:字符向量

值：“[]”|标量

默认的：“[]”

内核数据类型—内核计算数据类型
双(默认)|单|一半|int8|uint8|int16|uint16|int32|int64|uint64|uint32|布尔|fixdt (16)|fixdt (1 16 0)|fixdt(1, 16日2 ^ 0,0)|<数据类型表达式>

为内核计算指定参数的数据类型。类型可以直接指定，也可以表示为数据类型对象，例如金宝app仿真软件。NumericType．
的<年代trong class="guilabel">内核数据类型参数指定不同参数的数据类型，具体取决于指定SVM模型的核函数类型。您可以指定“KernelFunction”训练SVM模型时的name-value参数。

“KernelFunction”价值数据类型

“高斯”或“rbf” 内核数据类型指定平方距离的数据类型<年代pan class="inlineequation"> $D^{2} ＝ {为 x - 年代为}^{2}$ 对于高斯核<年代pan class="inlineequation"> $G （ x ，年代）＝经验值（ - D^{2} ）$ ,在那里x预测数据是否用于观察和年代是一个支持金宝app向量。

“线性” 内核数据类型指定线性核函数输出的数据类型<年代pan class="inlineequation"> $G （ x ，年代）＝ x 年代＇$ ,在那里x预测数据是否用于观察和年代是一个支持金宝app向量。

多项式的 内核数据类型指定多项式核函数输出的数据类型<年代pan class="inlineequation"> $G （ x ，年代）＝ {（ 1 + x 年代＇）}^{p}$ ,在那里x是观测的预测数据，年代是支持向量金宝app，和p是多项式核函数的阶数。

有关数据类型的详细信息，请参见控制信号的数据类型(金宝app模型)．
单击<年代trong class="guibutton">显示数据类型助手按钮<年代pan class="guiicon">显示<年代trong class="guilabel">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：KernelDataTypeStr

类型:字符向量

值：“双”|“单一”|“一半”|“int8”|“uint8”|“int16”|“uint16”|“int32”|“uint32”|“uint64”|“int64”|“布尔”|“fixdt(16)”|“fixdt(0) 1, 16日”|“fixdt(1, 16日2 ^ 0,0)”|'<数据类型表达式>'

默认的：“双”

内核最低-最小内核计算值范围检查
［］(默认)|标量

Simulink检查的内核计算内部变量范围的较低值。金宝app
金宝appSimulink使用最小值执行:

某些块的参数范围检查(参见指定块参数的最小值和最大值(金宝app模型))．

模拟范围检查(见指定信号范围(金宝app模型)而且启用模拟距离检查(金宝app模型))．

自动缩放定点数据类型。

优化从模型生成的代码。这种优化可以删除算法代码，并影响某些模拟模式(如SIL或外部模式)的结果。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)．

请注意

的<年代trong class="guilabel">内核最低参数不饱和或剪辑实际的内核计算值信号。

编程使用

块参数：KernelOutMin

类型:字符向量

值：“[]”|标量

默认的：“[]”

内核最大-用于范围检查的最大内核计算值
［］(默认)|标量

Simulink检查的内核计算内部变量范围的上限值。金宝app
金宝appSimulink使用最大值执行:

某些块的参数范围检查(参见指定块参数的最小值和最大值(金宝app模型))．

模拟范围检查(见指定信号范围(金宝app模型)而且启用模拟距离检查(金宝app模型))．

自动缩放定点数据类型。

优化从模型生成的代码。这种优化可以删除算法代码，并影响某些模拟模式(如SIL或外部模式)的结果。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)．

请注意

的<年代trong class="guilabel">内核最大参数不饱和或剪辑实际的内核计算值信号。

编程使用

块参数：KernelOutMax

类型:字符向量

值：“[]”|标量

默认的：“[]”

模型的例子

使用classiationsvm预测块预测类标签

在Simulink®中使用ClassificationSVM预测块进行标签预测。金宝app该块接受观测数据(预测数据)，并使用训练过的支持向量机(SVM)分类模型返回观测的预测类别标签和类别分数。金宝app

打开实时脚本

块特征

数据类型

布尔|双|枚举|不动点|一半|整数|单

直接引线

是的

多维信号

没有

适应信号

没有

讨论二阶导数过零检测

没有

更多关于

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分类分

的支持向量机分类分用于分类观察x距离是带符号的吗x到决策边界范围从-∞到+∞。一门课的正分数表明这一点x被预测在那个班级。负分则表明情况并非如此。
积极的班级分类分数<年代pan class="inlineequation"> $f （ x ）$ 为训练后的支持向量机分类函数。<年代pan class="inlineequation"> $f （ x ）$ 也是数值预测的反应x，也就是预测的得分x进入积极的阶层。

$f （ x ）＝ \sum_{j ＝ 1}^{n} α_{j} y_{j} G （ x_{j} ， x ） + b ，$

在哪里<年代pan class="inlineequation"> $（ α_{1} ， .．. ， α_{n} ， b ）$ 为估计的SVM参数，<年代pan class="inlineequation"> $G （ x_{j} ， x ）$ 点积是否在预测空间中x支持向量，和包括金宝app训练集的观察值。负类分类分数为x，也就是预测的得分x进入负类，是-f（x)．
如果G（x<年代ub>j，x) =x<年代ub>j”x(线性核)，则score函数化简为

$f （ x ）＝（ x / 年代） ” β + b ．$

年代是核尺度和β为拟合线性系数的向量。
详情请参见理解支持向量机金宝app．

后验概率

的后验概率在给定数据的情况下，观测值属于特定类别的概率。
对于SVM，后验概率是分数的函数P（年代)那个观察j在课堂上k1 ={1,}。

对于可分离类，后验概率是阶跃函数

$P （ {年代}_{j} ）＝｛ \begin{array}{l} \begin{matrix} 0 ； & 年代 < \underset{y_{k} ＝ - 1}{马克斯} {年代}_{k} \end{matrix} \\ \begin{matrix} π ； & \underset{y_{k} ＝ - 1}{马克斯} {年代}_{k} \leq {年代}_{j} \leq \underset{y_{k} ＝ + 1}{最小值} {年代}_{k} \end{matrix} \\ \begin{matrix} 1 ； & {年代}_{j} > \underset{y_{k} ＝ + 1}{最小值} {年代}_{k} \end{matrix} \end{array} ，$

地点:

年代<年代ub>j观察的分数是多少j．

+1和-1分别表示正类和负类。

π是观测值处于正类的先验概率。

对于不可分割的类，后验概率是sigmoid函数

$P （ {年代}_{j} ）＝ \frac{1}{1 + 经验值（一个 {年代}_{j} + B ）} ，$

其中参数一个而且B分别为斜率和截距参数。

先验概率

的先验概率一个类别是假设的相对频率，从该类别的观察出现在一个总体。

提示

如果你使用的是线性SVM模型，它有很多支持向量，那么预测(分类观察)可能会很慢。金宝app为了基于线性支持向量机模型有效地对观测值进行分类，可以从金宝appClassificationSVM或CompactClassificationSVM对象，使用discard金宝appSupportVectors．

选择功能

函数可以使用MATLAB函数块预测SVM分类对象的目标函数(ClassificationSVM或CompactClassificationSVM)．有关示例，请参见使用MATLAB函数块预测类标签．
当决定是否使用<年代pan class="block">ClassificationSVM预测的统计和机器学习工具箱™库中的函数块或MATLAB函数块预测函数，考虑如下:

如果使用“统计和机器学习工具箱”库块，则可以使用<年代trong class="tool">定点的工具(定点设计师)将浮点模型转换为定点模型。

金宝app控件的MATLAB函数块必须启用对可变大小数组的支持预测函数。

如果使用MATLAB函数块，则可以在同一MATLAB函数块中使用MATLAB函数进行预测前后的预处理或后处理。

扩展功能

C/ c++代码生成
使用Simulink®Coder™生成C和c++代码。金宝app

定点转换
使用定点设计器设计和模拟定点系统。

版本历史
R2020b中介绍

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R2021a:<年代pan class="remove_bold">默认值<年代trong class="guilabel">标签数据类型是继承:通过反向传播继承用于数字和逻辑标签和继承:汽车对于非数字标签

的默认数据类型值和支持的数据类型金宝app<年代trong class="guilabel">标签数据类型参数所指定的模型中使用的标签选择训练过的机器学习模型．默认值为继承:通过反向传播继承对于数字和逻辑标签，和继承:汽车用于非数字标签。
如果你指定了<年代trong class="guilabel">标签数据类型作为继承:通过反向传播继承对于非数字标签或继承:从“常值”继承，则将值更改为继承:汽车．

R2021a:<年代pan class="remove_bold">默认值<年代trong class="guilabel">分数数据类型而且<年代trong class="guilabel">原始分数数据类型是继承:汽车

从R2021a开始，参数为默认值<年代trong class="guilabel">分数数据类型而且<年代trong class="guilabel">原始分数数据类型是继承:汽车．

R2021a:<年代pan class="remove_bold">指定<年代trong class="guilabel">内核数据类型作为数据类型名称或数据类型对象

从R2021a开始，<年代trong class="guilabel">内核数据类型参数不支持继承的选项。金宝app你可以指定<年代trong class="guilabel">内核数据类型作为受支持金宝app的数据类型名称或数据类型对象。

另请参阅

块

ClassificationTree预测|<年代pan itemscope itemtype="//www.tatmou.com/help/schema/MathWorksDocPage/SeeAlso" itemprop="seealso">ClassificationEnsemble预测|<年代pan itemscope itemtype="//www.tatmou.com/help/schema/MathWorksDocPage/SeeAlso" itemprop="seealso">ClassificationNeuralNetwork预测|<年代pan itemscope itemtype="//www.tatmou.com/help/schema/MathWorksDocPage/SeeAlso" itemprop="seealso">RegressionSVM预测

对象

ClassificationSVM|<年代pan itemscope itemtype="//www.tatmou.com/help/schema/MathWorksDocPage/SeeAlso" itemprop="seealso">CompactClassificationSVM

功能

预测|<年代pan itemscope itemtype="//www.tatmou.com/help/schema/MathWorksDocPage/SeeAlso" itemprop="seealso">fitcsvm

主题

使用ClassificationTree预测块预测类标签

使用ClassificationEnsemble预测块预测类标签

使用ClassificationNeuralNetwork预测块预测类标签

使用MATLAB函数块预测类标签

行动	基本原理	对溢出的影响	例子
选中此复选框(`在`)．	您的模型可能有溢出，并且您希望在生成的代码中显式地进行饱和保护。	溢出饱和到数据类型可以表示的最小值或最大值。	的最大值`int8`(有符号8位整数)的数据类型可以表示为127。任何大于该最大值的块操作结果都会导致8位整数溢出。选中复选框后，块输出的饱和值为127。类似地，块输出在最小输出值-128处饱和。
清除此复选框(`从`)．	您希望优化生成代码的效率。您希望避免过度指定块如何处理超出范围的信号。有关更多信息，请参见排除信号范围错误(金宝app模型)．	溢出包装为数据类型可以表示的适当值。	的最大值`int8`(有符号8位整数)的数据类型可以表示为127。任何大于该最大值的块操作结果都会导致8位整数溢出。清除复选框后，软件将导致溢出的值解释为`int8`，这可能会产生意想不到的结果。例如，130(二进制1000 0010)的块结果表示为`int8`是-126。

`“KernelFunction”`价值	数据类型
`“高斯”`或`“rbf”`	内核数据类型指定平方距离的数据类型<年代pan class="inlineequation"> $D^{2} ＝ {为 x - 年代为}^{2}$ 对于高斯核<年代pan class="inlineequation"> $G （ x ，年代）＝经验值（ - D^{2} ）$ ,在那里x预测数据是否用于观察和年代是一个支持金宝app向量。
`“线性”`	内核数据类型指定线性核函数输出的数据类型<年代pan class="inlineequation"> $G （ x ，年代）＝ x 年代＇$ ,在那里x预测数据是否用于观察和年代是一个支持金宝app向量。
`多项式的`	内核数据类型指定多项式核函数输出的数据类型<年代pan class="inlineequation"> $G （ x ，年代）＝ {（ 1 + x 年代＇）}^{p}$ ,在那里x是观测的预测数据，年代是支持向量金宝app，和p是多项式核函数的阶数。

MATLAB突击队

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弹射突击队introduciéndolo en la ventana de commandos de MATLAB。Los navegadores web no permission comandos de MATLAB。

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数据类型	`布尔`\|`双`\|`枚举`\|`不动点`\|`一半`\|`整数`\|`单`
直接引线	`是的`
多维信号	`没有`
适应信号	`没有`
讨论二阶导数过零检测	`没有`

ClassificationSVM预测

描述

港口

输入

x-预测数据行向量|列向量

依赖关系

输出

标签-预测等级标签标量

依赖关系

分数-预测班级分数或后验概率标量| 1 × 2向量

依赖关系

参数

主要

选择训练过的机器学习模型- SVM分类模型svmMdl(默认)|ClassificationSVM对象|CompactClassificationSVM对象

编程使用

为预测的班级分数添加输出端口-增加第二个输出端口预测班级成绩从(默认)|在

编程使用

数据类型

整数舍入模式-舍入模式的定点操作地板上(默认)|天花板|收敛|最近的|轮|简单的|零

编程使用

饱和整数溢出-溢出动作方式从(默认)|在

编程使用

锁定输出数据类型设置，防止由定点工具更改-防止定点工具覆盖数据类型从(默认)|在

编程使用

标签数据类型—标签输出的数据类型继承:通过反向传播继承|继承:汽车|双|单|一半|int8|uint8|int16|uint16|int32|uint32|int64|uint64|布尔|fixdt (16)|fixdt (1 16 0)|fixdt(1, 16日2 ^ 0,0)|Enum: <类名>|<数据类型表达式>

依赖关系

编程使用

标签最低-范围检查标签输出的最小值［］(默认)|标量

依赖关系

编程使用

标签最大—用于范围检查的标签输出最大值［］(默认)|标量

依赖关系

编程使用

分数数据类型—分数输出的数据类型继承:汽车(默认)|双|单|一半|int8|uint8|int16|uint16|int32|uint32|int64|uint64|布尔|fixdt (16)|fixdt (1 16 0)|fixdt(1, 16日2 ^ 0,0)|<数据类型表达式>

编程使用

分数最低-用于范围检查的分数输出的最小值［］(默认)|标量

编程使用

得分最高-范围检查输出分数的最大值［］(默认)|标量

编程使用

原始分数数据类型—未转换分数数据类型继承:汽车(默认)|双|单|一半|int8|uint8|int16|uint16|int32|uint32|int64|uint64|布尔|fixdt (16)|fixdt (1 16 0)|fixdt(1, 16日2 ^ 0,0)|<数据类型表达式>

依赖关系

编程使用

最低原始分数-最小未转换分数范围检查［］(默认)|标量

编程使用

原始得分上限-最大未转换分数的范围检查［］(默认)|标量

编程使用

内核数据类型—内核计算数据类型双(默认)|单|一半|int8|uint8|int16|uint16|int32|int64|uint64|uint32|布尔|fixdt (16)|fixdt (1 16 0)|fixdt(1, 16日2 ^ 0,0)|<数据类型表达式>

编程使用

内核最低-最小内核计算值范围检查［］(默认)|标量

编程使用

内核最大-用于范围检查的最大内核计算值［］(默认)|标量

编程使用

模型的例子

使用classiationsvm预测块预测类标签

块特征

更多关于

分类分

后验概率

先验概率

提示

选择功能

扩展功能

C/ c++代码生成使用Simulink®Coder™生成C和c++代码。金宝app

定点转换使用定点设计器设计和模拟定点系统。

版本历史

R2021a:<年代pan class="remove_bold">默认值<年代trong class="guilabel">标签数据类型是继承:通过反向传播继承用于数字和逻辑标签和继承:汽车对于非数字标签

R2021a:<年代pan class="remove_bold">默认值<年代trong class="guilabel">分数数据类型而且<年代trong class="guilabel">原始分数数据类型是继承:汽车

R2021a:<年代pan class="remove_bold">指定<年代trong class="guilabel">内核数据类型作为数据类型名称或数据类型对象

另请参阅

块

对象

功能

主题

`x`-预测数据
行向量|列向量

`标签`-预测等级标签
标量

`分数`-预测班级分数或后验概率
标量| 1 × 2向量

`选择训练过的机器学习模型`- SVM分类模型
`svmMdl`(默认)|`ClassificationSVM`对象|`CompactClassificationSVM`对象

`为预测的班级分数添加输出端口`-增加第二个输出端口预测班级成绩
`从`(默认)|`在`

`整数舍入模式`-舍入模式的定点操作
`地板上`(默认)|`天花板`|`收敛`|`最近的`|`轮`|`简单的`|`零`

`饱和整数溢出`-溢出动作方式
`从`(默认)|`在`

`锁定输出数据类型设置，防止由定点工具更改`-防止定点工具覆盖数据类型
`从`(默认)|`在`

`标签数据类型`—标签输出的数据类型
`继承:通过反向传播继承`|`继承:汽车`|`双`|`单`|`一半`|`int8`|`uint8`|`int16`|`uint16`|`int32`|`uint32`|`int64`|`uint64`|`布尔`|`fixdt (16)`|`fixdt (1 16 0)`|`fixdt(1, 16日2 ^ 0,0)`|`Enum: <类名>`|`<数据类型表达式>`

`标签最低`-范围检查标签输出的最小值
`［］`(默认)|标量

`标签最大`—用于范围检查的标签输出最大值
`［］`(默认)|标量

`分数数据类型`—分数输出的数据类型
`继承:汽车`(默认)|`双`|`单`|`一半`|`int8`|`uint8`|`int16`|`uint16`|`int32`|`uint32`|`int64`|`uint64`|`布尔`|`fixdt (16)`|`fixdt (1 16 0)`|`fixdt(1, 16日2 ^ 0,0)`|`<数据类型表达式>`

`分数最低`-用于范围检查的分数输出的最小值
`［］`(默认)|标量

`得分最高`-范围检查输出分数的最大值
`［］`(默认)|标量

`原始分数数据类型`—未转换分数数据类型
`继承:汽车`(默认)|`双`|`单`|`一半`|`int8`|`uint8`|`int16`|`uint16`|`int32`|`uint32`|`int64`|`uint64`|`布尔`|`fixdt (16)`|`fixdt (1 16 0)`|`fixdt(1, 16日2 ^ 0,0)`|`<数据类型表达式>`

`最低原始分数`-最小未转换分数范围检查
`［］`(默认)|标量

`原始得分上限`-最大未转换分数的范围检查
`［］`(默认)|标量

`内核数据类型`—内核计算数据类型
`双`(默认)|`单`|`一半`|`int8`|`uint8`|`int16`|`uint16`|`int32`|`int64`|`uint64`|`uint32`|`布尔`|`fixdt (16)`|`fixdt (1 16 0)`|`fixdt(1, 16日2 ^ 0,0)`|`<数据类型表达式>`

`内核最低`-最小内核计算值范围检查
`［］`(默认)|标量

`内核最大`-用于范围检查的最大内核计算值
`［］`(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
使用定点设计器设计和模拟定点系统。

R2021a:<年代pan class="remove_bold">默认值<年代trong class="guilabel">标签数据类型是`继承:通过反向传播继承`用于数字和逻辑标签和`继承:汽车`对于非数字标签

R2021a:<年代pan class="remove_bold">默认值<年代trong class="guilabel">分数数据类型而且<年代trong class="guilabel">原始分数数据类型是`继承:汽车`