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分类是一种监督机器学习,其中算法“学习”以从标记数据的示例对新的观测分类。要交互方式探索分类模型,请使用分类学习者应用程序。有关更大的灵活性,您可以通过预测器或具有相应响应或标签的特征数据来指令行界面中的算法拟合函数。
要培训回归模型,如逻辑回归,回归树,高斯过程回归和支持向量回归,看金宝app回归。
使用判别分析,幼稚贝叶斯分类器和决策树进行分类。
构建自动信用评级工具。
构建多个分类模型,优化其超级参数,然后选择在测试数据集上执行最佳的模型。
用fitcauto.给定培训预测器和响应数据,自动尝试具有不同的超参数值的分类模型类型。
fitcauto.
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