分类vm预测

分类使用支持向量机（SVM）分类器进行单级和二进制分类的金宝app分类观察

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统计和机器学习工具箱/分类

描述

的<年代pan class="block">分类vm预测块使用SVM分类对象进行分类观察（分类VM.或者CompactClassificationsVM.）对于单级和两班（二进制）分类。
通过指定包含对象的工作区变量的名称，将训练的SVM分类对象导入块。输入端口<年代trong class="guilabel">x接收观察（预测器数据）和输出端口<年代trong class="guilabel">标签返回预测类标签以进行观察。您可以添加可选的输出端口<年代trong class="guilabel">分数返回预测的类别分数或后验概率。

港口

输入

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x- 预测仪数据
行矢量|柱矢量

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<年代trong class="guilabel">x必须具有与培训由指定的SVM模型培训的预测变量相同的顺序<年代trong class="guilabel">选择培训的机器学习模型．

如果你设置了“标准化”,真的在fitcsvm.在培训SVM模型时，那么<年代pan class="block">分类vm预测的值标准化<年代trong class="guilabel">x使用手段和标准偏差亩和Sigma.SVM模型的属性（分别）。

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

输出

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标签- 预测类标签
标量子

预测的类标号，作为标量返回。
依赖性

对于单级学习，<年代trong class="guilabel">标签是代表正类的价值。

对于两班学习，<年代trong class="guilabel">标签是产生最大得分或最大后验概率的类别。

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

分数- 预测类别分数或后验概率
标量|1-by-2矢量

预测的课堂得分或者后验概率，作为单级学习的标量返回标量或两类学习的1×2向量。

对于单级学习，<年代trong class="guilabel">分数是正类的分类得分。您无法获得单级学习的后验概率。

对于两班学习，<年代trong class="guilabel">分数是一个1-by-2矢量。

第一和第二个元素<年代trong class="guilabel">分数对应负类的分类分数（svmmdl.classnames（1）)和正类(svmmdl.classnames（2）),分别为,svmMdl是指定的SVM模型<年代trong class="guilabel">选择培训的机器学习模型．你可以使用一会的属性svmMdl检查负类和正类名。

如果您使用最佳分数到后概率变换功能FitleDosterior.或者fitsvmposterior.,然后<年代trong class="guilabel">分数包含类后概率。除此以外，<年代trong class="guilabel">分数包含类别分数。

依赖性

要启用该端口，请选中添加预测类别分数的输出端口在这一点<年代trong class="guilabel">主要的块参数对话框的选项卡。
数据类型：单身的|双倍的|一半|INT8.|int16|INT32.|INT64.|uint8.|uint16|UINT32.|UINT64|布尔基|固定点

参数

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主要的

选择培训的机器学习模型- SVM分类模型
svmMdl（默认）|分类VM.对象|CompactClassificationsVM.对象

指定包含a的工作区变量的名称分类VM.对象或者CompactClassificationsVM.目的。
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，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（双倍的或者单身的）。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计dummyvar在拟合模型之前。

价值'scoretransform'名称值参数不能'invlogit'或匿名功能。对于预测新观察的后验概率的块，将训练的SVM模型传递给FitleDosterior.或者fitsvmposterior.．

价值'骨箱'名称-值参数必须为'高斯'（和...一样'rbf'，默认为单级学习），'线性'(默认为两班学习)，或者'多项式'．

编程使用

块参数：TrainedLearner

类型:工作区变量

价值观：分类VM.对象|CompactClassificationsVM.对象

默认值:'svmmdl'

添加预测类别分数的输出端口—添加第二个输出端口用于预测班级分数
离开（默认）|上

选择复选框以包含第二个输出端口<年代trong class="guilabel">分数在里面<年代pan class="block">分类vm预测块。
编程使用

块参数：ShowOutputScore.

类型:字符向量

价值观：'off'|'上'

默认值:'离开'

数据类型
定点操作参数

整数舍入模式- 用于定点操作的舍入模式
地面（默认）|天花板|收敛|最近的|圆形的|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）．
阻止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<年代up>®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：'Ceiling' | 'Convergent' | 'Floor' | '最接近' | 'Round' | '最简单' | 'Zero'

默认值:“地板”

在整数溢出上饱和- 溢出动作的方法
离开（默认）|上

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

选中此复选框（上）。

您的模型具有可能的溢出，并且您希望在生成的代码中进行显式饱和保护。

溢出饱和到数据类型可以表示的最小值或最大值。

最大值INT8.（符号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，块输出在127处饱和。同样，块输出在-128的最小输出值下饱和。

清除此复选框（离开）。

您希望优化生成代码的效率。
您希望避免超出块处理超出范围的信号的方式。有关更多信息，请参见排除信号范围错误(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'|'上'

默认值:'离开'

锁定输出数据类型设置根据固定点工具的更改- 防止固定点工具覆盖数据类型
离开（默认）|上

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'|'上'

默认值:'离开'

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|双倍的|单身的|一半|INT8.|uint8.|int16|uint16|INT32.|UINT32.|INT64.|UINT64|布尔基|Fixdt（1,16）|Fixdt（1,16,0）|Fixdt（1,16,2 ^ 0,0）|枚举：<类名称>|<数据类型>表达

指定数据类型<年代trong class="guilabel">标签输出。类型可以继承，指定为枚举数据类型，或表示为数据类型的对象，例如金宝appsimulink.numerictype.．
选择继承选项时，软件的行为如下：

继承:通过反向传播继承（默认的数字和逻辑标签） - Simulink中自动确定金宝app<年代trong class="guilabel">标签数据类型在数据类型传播期间块的数据类型传播(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)-块使用一个自定义的枚举数据类型变量。例如，假设工作区变量名由选择培训的机器学习模型是mymdl.，课程标签是第1级和2级．然后,相应的<年代trong class="guilabel">标签值是mymdl_enumlabels.class_1.和mymdl_enumlabels.class_2．通过使用使用该块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，请参阅控制信号数据类型(金宝app模型)．
点击<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，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)．
依赖性

所支持的金宝app数据类型依赖于模型中使用的标签选择培训的机器学习模型．

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），双倍的，单身的，一半，INT8.，uint8.，int16，uint16，INT32.，UINT32.，INT64.，UINT64，布尔基，固定点和数据类型对象。

如果模型使用非数字标签，则支持的数据类型是金宝app继承:汽车（默认），枚举：<类名称>，以及数据类型对象。

编程使用

块参数：LabeldatatyPestr.

类型：字符向量

价值：'继承:通过反向传播继承'|'继承：auto'|'双倍的'|'单身的'|'一半'|'int8'|'uint8'|'int16'|'uint16'|'int32'|'uint32'|'int64'|“uint64”|'布尔值'|'fixdt（1,16）'|'fixdt（1,16,0）'|'fixdt（1,16,2 ^ 0,0）'|'枚举：'|“< >数据类型表达”

默认：'继承:通过反向传播继承'（用于数字和逻辑标签）|'继承：auto'（对于非数字标签）

标签最低- 范围检查的标签输出的最小值
[]（默认）|标量子

较低的价值<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:

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))。

仿真范围检查（见指定信号范围(金宝app模型)和启用仿真范围检查(金宝app模型)）。

自动缩放定点数据类型。

优化您从模型生成的代码。该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<年代trong class="guilabel">标签最低参数不会饱和或夹住实际<年代trong class="guilabel">标签输出信号。使用饱和(金宝app模型)阻止。

依赖性

只有当指定的模型时，才能指定此参数选择培训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

价值：'[]'|标量子

默认：'[]'

标签最大值- 范围检查的标签输出的最大值
[]（默认）|标量子

的上值<年代trong class="guilabel">标签Simulink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))。

仿真范围检查（见指定信号范围(金宝app模型)和启用仿真范围检查(金宝app模型)）。

自动缩放定点数据类型。

优化您从模型生成的代码。该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<年代trong class="guilabel">标签最大值参数不会饱和或夹住实际<年代trong class="guilabel">标签输出信号。使用饱和(金宝app模型)阻止。

依赖性

只有当指定的模型时，才能指定此参数选择培训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

价值：'[]'|标量子

默认：'[]'

分数数据类型- 数据类型的分数输出
继承:汽车（默认）|双倍的|单身的|一半|INT8.|uint8.|int16|uint16|INT32.|UINT32.|INT64.|UINT64|布尔基|Fixdt（1,16）|Fixdt（1,16,0）|Fixdt（1,16,2 ^ 0,0）|<数据类型>表达

指定数据类型<年代trong class="guilabel">分数输出。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.．
当你选择继承:汽车，该块使用继承数据类型的规则。
有关数据类型的详细信息，请参阅控制信号数据类型(金宝app模型)．
点击<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，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：scoringatatypestr.

类型：字符向量

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

默认：'继承：auto'

分数最低- 范围检查的分数输出的最小值
[]（默认）|标量子

较低的价值<年代trong class="guilabel">分数Simulink检查的输出范围。金宝app
金宝appSimulink使用最小值执行:

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))。

仿真范围检查（见指定信号范围(金宝app模型)和启用仿真范围检查(金宝app模型)）。

自动缩放定点数据类型。

优化您从模型生成的代码。该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<年代trong class="guilabel">分数最低参数不会饱和或夹住实际<年代trong class="guilabel">分数信号。使用饱和(金宝app模型)阻止。

编程使用

块参数：记分蛋白

类型：字符向量

价值：'[]'|标量子

默认：'[]'

得分最大—范围检查的最大分数输出值
[]（默认）|标量子

的上值<年代trong class="guilabel">分数Simulink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))。

仿真范围检查（见指定信号范围(金宝app模型)和启用仿真范围检查(金宝app模型)）。

自动缩放定点数据类型。

优化您从模型生成的代码。该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<年代trong class="guilabel">得分最大参数不会饱和或夹住实际<年代trong class="guilabel">分数信号。使用饱和(金宝app模型)阻止。

编程使用

块参数：记分扬声器

类型：字符向量

价值：'[]'|标量子

默认：'[]'

原始分数数据类型- 未转化的分数数据类型
继承:汽车（默认）|双倍的|单身的|一半|INT8.|uint8.|int16|uint16|INT32.|UINT32.|INT64.|UINT64|布尔基|Fixdt（1,16）|Fixdt（1,16,0）|Fixdt（1,16,2 ^ 0,0）|布尔基|<数据类型>表达

指定内部未转化分数的数据类型。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.．
当你选择继承:汽车，该块使用继承数据类型的规则。
有关数据类型的详细信息，请参阅控制信号数据类型(金宝app模型)．
点击<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，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)．
依赖性

只有当指定的模型时，才能指定此参数选择培训的机器学习模型使用一个分数转换“没有”（默认，与'身份'）。

如果模型不使用分数转换（“没有”或者'身份'），然后您可以使用分数数据类型．

如果模型使用以外的分数转换“没有”或者'身份'，则可以通过使用此参数指定未转化的原始分数的数据类型，并通过使用指定转化分数的数据类型分数数据类型．

您可以通过指定来更改分数转换选项'scoretransform'名称-值参数，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

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

默认：'继承：auto'

原始得分最低- 范围检查的最小未转化分数
[]（默认）|标量子

模拟检查的未转化分数范围的值较低。金宝app
金宝appSimulink使用最小值执行:

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))。

仿真范围检查（见指定信号范围(金宝app模型)和启用仿真范围检查(金宝app模型)）。

自动缩放定点数据类型。

优化您从模型生成的代码。该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<年代trong class="guilabel">原始得分最低参数不会使实际未转换的分数信号饱和或剪辑。

编程使用

块参数：RawScoreoutmin.

类型：字符向量

价值：'[]'|标量子

默认：'[]'

原始得分最大值- 范围检查的最大未转化分数
[]（默认）|标量子

Simulink检查的未转换分数范围的上限。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))。

仿真范围检查（见指定信号范围(金宝app模型)和启用仿真范围检查(金宝app模型)）。

自动缩放定点数据类型。

优化您从模型生成的代码。该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<年代trong class="guilabel">原始得分最大值参数不会使实际未转换的分数信号饱和或剪辑。

编程使用

块参数：RawScoreOutMax

类型：字符向量

价值：'[]'|标量子

默认：'[]'

内核数据类型- 内核计算数据类型
双倍的（默认）|单身的|一半|INT8.|uint8.|int16|uint16|INT32.|INT64.|UINT64|UINT32.|布尔基|Fixdt（1,16）|Fixdt（1,16,0）|Fixdt（1,16,2 ^ 0,0）|<数据类型>表达

指定用于内核计算的参数的数据类型。该类型可以直接指定或表示为数据类型对象，例如金宝appsimulink.numerictype.．
的<年代trong class="guilabel">内核数据类型参数指定根据指定SVM模型的核函数的类型不同的参数的数据类型。您指定了'骨箱'培训SVM模型时的名称值参数。

'骨箱'价值数据类型

'高斯'或者'rbf' 内核数据类型指定平方距离的数据类型<年代pan class="inlineequation"> $D^{2} ＝ {为 x - 年代为}^{2}$ 对于高斯内核<年代pan class="inlineequation"> $G （ x ，年代）＝ exp. （ - D^{2} ）$ ，在哪里x是观察和观察的预测数据年代是一个支持金宝app向量。

'线性' 内核数据类型指定线性内核函数输出的数据类型<年代pan class="inlineequation"> $G （ x ，年代）＝ x 年代＇$ ，在哪里x是观察和观察的预测数据年代是一个支持金宝app向量。

'多项式' 内核数据类型指定多项式内核函数输出的数据类型<年代pan class="inlineequation"> $G （ x ，年代）＝ {（ 1 + x 年代＇）}^{p}$ ，在哪里x是观察的预测因素数据，年代是支持向量金宝app，和p是多项式内核功能顺序。

有关数据类型的详细信息，请参阅控制信号数据类型(金宝app模型)．
点击<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，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

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

默认：'双倍的'

内核最少- 范围检查的最小内核计算值
[]（默认）|标量子

较低的内核计算内部变量范围的值，即Simulink检查。金宝app
金宝appSimulink使用最小值执行:

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))。

仿真范围检查（见指定信号范围(金宝app模型)和启用仿真范围检查(金宝app模型)）。

自动缩放定点数据类型。

优化您从模型生成的代码。该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<年代trong class="guilabel">内核最少参数不饱和或夹住实际的内核计算值信号。

编程使用

块参数：凯勒冲突

类型：字符向量

价值：'[]'|标量子

默认：'[]'

内核最大- 范围检查的最大内核计算值
[]（默认）|标量子

内核计算内部变量范围的大值Simulink检查。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))。

仿真范围检查（见指定信号范围(金宝app模型)和启用仿真范围检查(金宝app模型)）。

自动缩放定点数据类型。

优化您从模型生成的代码。该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<年代trong class="guilabel">内核最大参数不饱和或夹住实际的内核计算值信号。

编程使用

块参数：kerneloutmax.

类型：字符向量

价值：'[]'|标量子

默认：'[]'

模型例子

使用ClassificationSVM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该块接受观察（预测器数据）并返回使用训练的支持向量机（SVM）分类模型的观察的预测类标签和类分数。金宝app

打开直播脚本

块特征

数据类型

布尔基|双倍的|枚举|固定点|一半|整数|单身的

直接喂养

是的

多维信号

不

可变尺寸信号

不

讨论二阶导数过零检测

不

更多关于

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分数分数

SVM分类分分类观测x是符合距离的距离x到决策边界范围从-∞到+∞。班级的正得分表示x预计将在那个课程中。负分数否则表示。
正类分类得分<年代pan class="inlineequation"> $f （ x ）$ 为训练后的SVM分类函数。<年代pan class="inlineequation"> $f （ x ）$ 也是数值预测的响应x，或者预测得分x进入正班。

$f （ x ）＝ {σ.}_{j ＝ 1}^{n} {α.}_{j} y_{j} G （ x_{j} ， x ） + b ，$

在哪里<年代pan class="inlineequation"> $（ {α.}_{1} ， ...... ， {α.}_{n} ， b ）$ 是估计的SVM参数，<年代pan class="inlineequation"> $G （ x_{j} ， x ）$ 是在预测的空间之间的圆点产品x和支持向量，并且金宝app总和包括训练集观察。负类分类分数x，或者预测得分x进入消极课程，是 -f（x）。
如果G（x<年代ub>j，x）=x<年代ub>j′x（线性内核），那么得分功能会减少到

$f （ x ）＝（ x / 年代）' β + b ．$

年代是内核比例和β是拟合线性系数的矢量。
有关更多详细信息，请参阅了解支持向量机金宝app．

后验概率

的后验概率考虑到数据，观察属于特定类别的概率。
对于支持向量机，后验概率是评分的函数P（年代）观察j是在课堂上k1 ={1,}。

对于可分离的类，后验概率是阶梯功能

$P （ {年代}_{j} ）＝｛ \begin{array}{l} \begin{matrix} 0 ； & 年代 < \underset{y_{k} ＝ - 1}{最大限度} {年代}_{k} \end{matrix} \\ \begin{matrix} π ； & \underset{y_{k} ＝ - 1}{最大限度} {年代}_{k} \leq. {年代}_{j} \leq. \underset{y_{k} ＝ + 1}{闵} {年代}_{k} \end{matrix} \\ \begin{matrix} 1 ； & {年代}_{j} > \underset{y_{k} ＝ + 1}{闵} {年代}_{k} \end{matrix} \end{array} ，$

地点:

年代<年代ub>j是观察的分数j．

+1和-1分别表示正和负类。

π是观测结果属于正类的先验概率。

对于不可分离的类，后验概率是S形函数

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

参数在哪里一个和B分别为斜率和截距参数。

之前的概率

的先验概率一个类别的假设相对频率，从该类别的观察发生在一个群体。

尖端

如果你使用的是线性支持向量机模型，并且它有很多支持向量，那么预测(分类观察)可能会很慢。金宝app为了有效地基于线性支持向量机模型进行观测分类，需要将支持向量从金宝app分类VM.或者CompactClassificationsVM.通过使用discard金宝appSupportVectors．

替代功能

您可以使用MATLAB功能块预测SVM分类对象的目标函数(分类VM.或者CompactClassificationsVM.）。例如，看到使用MATLAB功能块预测类标签．
在决定是否使用<年代pan class="block">分类vm预测统计和机器学习工具箱™库或Matlab功能块中的块预测功能，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<年代trong class="tool">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函数在相同的MATLAB函数块中进行预测之前或之后的预处理或后处理。

兼容性考虑因素

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的默认值<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中的行为发生了变化

从R2021a开始，默认的数据类型值和支持的数据类型金宝app<年代trong class="guilabel">标签数据类型参数取决于所指定模型中使用的标签选择培训的机器学习模型．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:汽车对于非数字标签。
如果您指定了<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“常量值”继承，然后将值更改为继承:汽车．

的默认值<年代trong class="guilabel">分数数据类型和<年代trong class="guilabel">原始分数数据类型是继承:汽车

R2021A中的行为发生了变化

从R2021A开始，参数的默认值<年代trong class="guilabel">分数数据类型和<年代trong class="guilabel">原始分数数据类型是继承:汽车．

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

R2021A中的行为发生了变化

从R2021A开始，<年代trong class="guilabel">内核数据类型参数不支持继承选项。金宝app您可以指定<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。

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
使用固定点设计器™设计和模拟定点系统。

另请参阅

块

分类素质预测|<年代pan itemscope itemtype="//www.tatmou.com/help/schema/MathWorksDocPage/SeeAlso" itemprop="seealso">ClassificationTree预测|<年代pan itemscope itemtype="//www.tatmou.com/help/schema/MathWorksDocPage/SeeAlso" itemprop="seealso">回归vm预测

对象

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

功能

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

主题

使用ClassificationTree预测块预测类标签

使用分类usemble预测块预测类标签

使用MATLAB功能块预测类标签

在R2020B中介绍

行动	基本原理	对溢出的影响	例子
选中此复选框（`上`）。	您的模型具有可能的溢出，并且您希望在生成的代码中进行显式饱和保护。	溢出饱和到数据类型可以表示的最小值或最大值。	最大值`INT8.`（符号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，块输出在127处饱和。同样，块输出在-128的最小输出值下饱和。
清除此复选框（`离开`）。	您希望优化生成代码的效率。您希望避免超出块处理超出范围的信号的方式。有关更多信息，请参见排除信号范围错误(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.`，可以产生意外结果。例如，表示为130（二进制1000 0010）的块结果`INT8.`是-126。

`'骨箱'`价值	数据类型
`'高斯'`或者`'rbf'`	内核数据类型指定平方距离的数据类型<年代pan class="inlineequation"> $D^{2} ＝ {为 x - 年代为}^{2}$ 对于高斯内核<年代pan class="inlineequation"> $G （ x ，年代）＝ exp. （ - D^{2} ）$ ，在哪里x是观察和观察的预测数据年代是一个支持金宝app向量。
`'线性'`	内核数据类型指定线性内核函数输出的数据类型<年代pan class="inlineequation"> $G （ x ，年代）＝ x 年代＇$ ，在哪里x是观察和观察的预测数据年代是一个支持金宝app向量。
`'多项式'`	内核数据类型指定多项式内核函数输出的数据类型<年代pan class="inlineequation"> $G （ x ，年代）＝ {（ 1 + x 年代＇）}^{p}$ ，在哪里x是观察的预测因素数据，年代是支持向量金宝app，和p是多项式内核功能顺序。

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数据类型	`布尔基`\|`双倍的`\|`枚举`\|`固定点`\|`一半`\|`整数`\|`单身的`
直接喂养	`是的`
多维信号	`不`
可变尺寸信号	`不`
讨论二阶导数过零检测	`不`

分类vm预测

描述

港口

输入

x- 预测仪数据行矢量|柱矢量

依赖性

输出

标签- 预测类标签标量子

依赖性

分数- 预测类别分数或后验概率标量|1-by-2矢量

依赖性

参数

主要的

选择培训的机器学习模型- SVM分类模型svmMdl（默认）|分类VM.对象|CompactClassificationsVM.对象

编程使用

添加预测类别分数的输出端口—添加第二个输出端口用于预测班级分数离开（默认）|上

编程使用

数据类型

整数舍入模式- 用于定点操作的舍入模式地面（默认）|天花板|收敛|最近的|圆形的|最简单的|零

编程使用

在整数溢出上饱和- 溢出动作的方法离开（默认）|上

编程使用

锁定输出数据类型设置根据固定点工具的更改- 防止固定点工具覆盖数据类型离开（默认）|上

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|双倍的|单身的|一半|INT8.|uint8.|int16|uint16|INT32.|UINT32.|INT64.|UINT64|布尔基|Fixdt（1,16）|Fixdt（1,16,0）|Fixdt（1,16,2 ^ 0,0）|枚举：<类名称>|<数据类型>表达

依赖性

编程使用

标签最低- 范围检查的标签输出的最小值[]（默认）|标量子

依赖性

编程使用

标签最大值- 范围检查的标签输出的最大值[]（默认）|标量子

依赖性

编程使用

分数数据类型- 数据类型的分数输出继承:汽车（默认）|双倍的|单身的|一半|INT8.|uint8.|int16|uint16|INT32.|UINT32.|INT64.|UINT64|布尔基|Fixdt（1,16）|Fixdt（1,16,0）|Fixdt（1,16,2 ^ 0,0）|<数据类型>表达

编程使用

分数最低- 范围检查的分数输出的最小值[]（默认）|标量子

编程使用

得分最大—范围检查的最大分数输出值[]（默认）|标量子

编程使用

原始分数数据类型- 未转化的分数数据类型继承:汽车（默认）|双倍的|单身的|一半|INT8.|uint8.|int16|uint16|INT32.|UINT32.|INT64.|UINT64|布尔基|Fixdt（1,16）|Fixdt（1,16,0）|Fixdt（1,16,2 ^ 0,0）|布尔基|<数据类型>表达

依赖性

编程使用

原始得分最低- 范围检查的最小未转化分数[]（默认）|标量子

编程使用

原始得分最大值- 范围检查的最大未转化分数[]（默认）|标量子

编程使用

内核数据类型- 内核计算数据类型双倍的（默认）|单身的|一半|INT8.|uint8.|int16|uint16|INT32.|INT64.|UINT64|UINT32.|布尔基|Fixdt（1,16）|Fixdt（1,16,0）|Fixdt（1,16,2 ^ 0,0）|<数据类型>表达

编程使用

内核最少- 范围检查的最小内核计算值[]（默认）|标量子

编程使用

内核最大- 范围检查的最大内核计算值[]（默认）|标量子

编程使用

模型例子

使用ClassificationSVM预测块预测类标签

块特征

更多关于

分数分数

后验概率

之前的概率

尖端

替代功能

兼容性考虑因素

的默认值<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

的默认值<年代trong class="guilabel">分数数据类型和<年代trong class="guilabel">原始分数数据类型是继承:汽车

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

扩展能力

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

定点转换使用固定点设计器™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:MATLAB一步一步的指南

`x`- 预测仪数据
行矢量|柱矢量

`标签`- 预测类标签
标量子

`分数`- 预测类别分数或后验概率
标量|1-by-2矢量

`选择培训的机器学习模型`- SVM分类模型
`svmMdl`（默认）|`分类VM.`对象|`CompactClassificationsVM.`对象

`添加预测类别分数的输出端口`—添加第二个输出端口用于预测班级分数
`离开`（默认）|`上`

`整数舍入模式`- 用于定点操作的舍入模式
`地面`（默认）|`天花板`|`收敛`|`最近的`|`圆形的`|`最简单的`|`零`

`在整数溢出上饱和`- 溢出动作的方法
`离开`（默认）|`上`

`锁定输出数据类型设置根据固定点工具的更改`- 防止固定点工具覆盖数据类型
`离开`（默认）|`上`

`标签最低`- 范围检查的标签输出的最小值
`[]`（默认）|标量子

`标签最大值`- 范围检查的标签输出的最大值
`[]`（默认）|标量子

`分数数据类型`- 数据类型的分数输出
`继承:汽车`（默认）|`双倍的`|`单身的`|`一半`|`INT8.`|`uint8.`|`int16`|`uint16`|`INT32.`|`UINT32.`|`INT64.`|`UINT64`|`布尔基`|`Fixdt（1,16）`|`Fixdt（1,16,0）`|`Fixdt（1,16,2 ^ 0,0）`|`<数据类型>表达`

`分数最低`- 范围检查的分数输出的最小值
`[]`（默认）|标量子

`得分最大`—范围检查的最大分数输出值
`[]`（默认）|标量子

`原始得分最低`- 范围检查的最小未转化分数
`[]`（默认）|标量子

`原始得分最大值`- 范围检查的最大未转化分数
`[]`（默认）|标量子

`内核数据类型`- 内核计算数据类型
`双倍的`（默认）|`单身的`|`一半`|`INT8.`|`uint8.`|`int16`|`uint16`|`INT32.`|`INT64.`|`UINT64`|`UINT32.`|`布尔基`|`Fixdt（1,16）`|`Fixdt（1,16,0）`|`Fixdt（1,16,2 ^ 0,0）`|`<数据类型>表达`

`内核最少`- 范围检查的最小内核计算值
`[]`（默认）|标量子

`内核最大`- 范围检查的最大内核计算值
`[]`（默认）|标量子

的默认值<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

的默认值<年代trong class="guilabel">分数数据类型和<年代trong class="guilabel">原始分数数据类型是`继承:汽车`

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

定点转换
使用固定点设计器™设计和模拟定点系统。