RegressionEnsemble预测

回帰用の決定木のアンサンブルを使用した応答の予測

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统计和机器学习工具箱/回归

説明

RegressionEnsemble预测ブロックは、決定木のアンサンブル(RegressionEnsemble、RegressionBaggedEnsemble，またはCompactRegressionEnsemble)を使用して応答を予測します。

オブジェクトを含むワークスペース変数の名前を指定することにより,学習済みの回帰オブジェクトをブロックにインポートします。入力端子[x]では観測値(予測子デ，タ)を受信し，出力端子(yfit)では観測値の予測応答を返します。

端子

入力

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`x`—予測子デタ
行ベクトル|列ベクトル

予測子デ，タ。1の観測値の列ベクトルまたは行ベクトルとして指定します。

依存関係

[x]の変数の順序は，［选择训练过的机器学习模型］で指定されたモデルで学習済みの，予測子変数の順序と同じでなければなりません。

デ，タ型:单|双|一半|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64|布尔|不动点

出力

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`yfit`-予測した応答
スカラ

予測応答。スカラとして返されます。

デ，タ型:单|双|一半|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64|布尔|不动点

パラメタ

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メereplicationン

`学習済みの機械学習モデルの選択`-アンサンブル回帰モデル
`ensMdl`(既定値) |`RegressionEnsemble`オブジェクト|`RegressionBaggedEnsemble`オブジェクト|`CompactRegressionEnsemble`オブジェクト

RegressionEnsembleオブジェクト，RegressionBaggedEnsembleオブジェクト，またはCompactRegressionEnsembleオブジェクトを含むワ，クスペ，ス変数の名前を指定します。

fitrensembleを使用してモデルに学習させる場合，以下の制限が適用されます。

予測子デタにカテゴリカル予測子(逻辑、分类、字符、字符串，または细胞)を含めることはできません。学習デ、タをテ、ブルで渡す場合、予測子は数値(双または单)でなければなりません。また，名前と値の引数“CategoricalPredictors”は使用できません。カテゴリカル予測子をモデルに含めるには，モデルをあてはめる前にdummyvarを使用してカテゴリカル予測子を前処理します。
名前と値の引数“ResponseTransform”の値は“没有”(既定の設定)でなければなりません。
木弱学習器に代理分岐は使用できません。まり，関数templateTreeを使用して木弱学習器を定義する場合，名前と値の引数“代孕”の値は“关闭”(既定の設定)でなければなりません。

プログラムでの使用

ブロックパラメタ:TrainedLearner

型:ワ，クスペ，ス変数

値:RegressionEnsembleオブジェクト|RegressionBaggedEnsembleオブジェクト|CompactRegressionEnsembleオブジェクト

既定の設定：“ensMdl”

デタ型

固定小数点が使用可能なパラメタ

`整数丸めモ，ド`—固定小数点演算の丸めモド
`地板上`(既定値) |`天花板`|`收敛`|`最近的`|`轮`|`简单的`|`零`

固定小数点演算の丸めモ，ドを指定します。詳細は，丸め(定点设计师)を参照してください。

ブロックパラメ，タ，は常に，最も近い表現可能な値に丸められます。ブロックパラメ，タ，の丸めを制御するには，matlab^®丸め関数を使用した表現をマスクフィ，ルドに入力します。

プログラムでの使用

ブロックパラメタ:RndMeth

型:文字ベクトル

値:“天花板”|“收敛”|“地板”|“最近”|“圆”|“最简单”|“零”

既定の設定:“地板”

`整数オ，バ，フロ，で飽和`—オバフロアクションのメソッド
`从`(既定値) |`在`

オ，バ，フロ，の際に飽和するか折り返すかを指定します。

アクション理由オ，バ，フロ，の際の影響例

アクション	理由	オ，バ，フロ，の際の影響	例
このチェックボックスをオンにする(`在`)。	モデルにオ，バ，フロ，の可能性があり，生成されたコ，ドで明示的な飽和保護が必要である。	オ，バ，フロ，の際は，デ，タ型が表現できる最小値または最大値に飽和します。	デタ型`int8`(8ビット負号付き整数)が表現できる最大値は127です。この最大値よりも大きいブロック演算結果は，8ビット整数のオバフロを引き起こします。チェックボックスをオンにすると，ブロック出力は127で飽和します。同様に，ブロック出力は最小出力値の-128で飽和します。
このチェックボックスをオフにする(`从`)。	生成されたコ，ドの効率を最適化したい。ブロックが範囲外の信号を処理する方法を過剰指定したくない。詳細は，信号範囲のエラ，のトラブルシュ，ティング(金宝app模型)を参照してください。	オ，バ，フロ，の際は，デ，タ型が表現できる適切な値で折り返します。	デタ型`int8`(8ビット負号付き整数)が表現できる最大値は127です。この最大値よりも大きいブロック演算結果は，8ビット整数のオバフロを引き起こします。チェックボックスをオフにすると，オ，バ，フロ，によって引き起こされた値が`int8`として解釈され，意図しない結果になる可能性があります。たとえば，130 (バイナリでは 1000 0010) というブロック結果が`int8`として表現されると，-126になります。

このチェックボックスをオンにする(在)。

モデルにオ，バ，フロ，の可能性があり，生成されたコ，ドで明示的な飽和保護が必要である。

オ，バ，フロ，の際は，デ，タ型が表現できる最小値または最大値に飽和します。

デタ型int8(8ビット負号付き整数)が表現できる最大値は127です。この最大値よりも大きいブロック演算結果は，8ビット整数のオバフロを引き起こします。チェックボックスをオンにすると，ブロック出力は127で飽和します。同様に，ブロック出力は最小出力値の-128で飽和します。

このチェックボックスをオフにする(从)。

生成されたコ，ドの効率を最適化したい。

ブロックが範囲外の信号を処理する方法を過剰指定したくない。詳細は，信号範囲のエラ，のトラブルシュ，ティング(金宝app模型)を参照してください。

オ，バ，フロ，の際は，デ，タ型が表現できる適切な値で折り返します。

デタ型int8(8ビット負号付き整数)が表現できる最大値は127です。この最大値よりも大きいブロック演算結果は，8ビット整数のオバフロを引き起こします。チェックボックスをオフにすると，オ，バ，フロ，によって引き起こされた値がint8として解釈され，意図しない結果になる可能性があります。たとえば，130 (バイナリでは 1000 0010) というブロック結果がint8として表現されると，-126になります。

プログラムでの使用

ブロックパラメタ:SaturateOnIntegerOverflow

型:文字ベクトル

値:'off' | 'on'

既定の設定:“关闭”

`固定小数点`——固定小数点ツールがデータ型をオーバーライドしないようにする
`从`(既定値) |`在`

このパラメーターを選択して,ブロックに指定したデータ型を固定小数点ツールがオーバーライドしないようにします。詳細は，[出力デ，タ型の設定をロックする]の使用(定点设计师)を参照してください。

プログラムでの使用

ブロックパラメタ:LockScale

型:文字ベクトル

値:'off' | 'on'

既定の設定:“关闭”

デタ型

`出力デ，タ型`- yfit出力のデタ型
`继承:汽车`(既定値) |`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)`|`<デタ型式> .`

(yfit)出力のデ，タ型を指定します。デタ型は継承するか、直接指定するか、金宝app仿真软件。NumericTypeのようにデ，タ型オブジェクトとして表現することができます。

(继承:汽车)を選択すると，ブロックはデ，タ型を継承するル，ルを使用します。

デタ型の詳細にいては，信号のデ，タ型の制御(金宝app模型)を参照してください。

[デ，タ型アシスタントを表示]ボタンをクリックすると，[デ，タ型アシスタント]が表示されます。これは，デ，タ型の属性を設定する際に役立，ます。詳細は，デ，タ型アシスタントを利用したデ，タ型の指定(金宝app模型)を参照してください。

プログラムでの使用

ブロックパラメタ：OutDataTypeStr

型:文字ベクトル

値：“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>'

既定の設定：“继承:汽车”

`出力の最小値`-範囲チェックのyfit出力の最小値
`［］`(既定値)|スカラ

金宝app^®がチェックする(yfit)出力範囲の下限値。

金宝appSimulinkは以下を実行するために最小値を使用します。

一部のブロックを対象としたパラメ、タ、範囲のチェック(ブロックパラメ，タ，の最小値と最大値の指定(金宝app模型)を参照)。
シミュレション範囲のチェック(信号範囲の指定(金宝app模型)およびシミュレ，ション範囲のチェックの有効化(金宝app模型)を参照)。
固定小数点デ，タ型の自動スケ，リング。
モデルから生成するコ，ドの最適化。この最適化により,アルゴリズムコードが削除され,SILやエクスターナルモードなど,一部のシミュレーションモードの結果に影響を与える可能性があります。詳細は，指定した最小値と最大値を使用した最適化(嵌入式编码)を参照してください。

メモ

[出力の最小値]パラメ，タ，が，(yfit)の実際の信号を飽和させたり，クリップしたりすることはありません。代わりに，饱和(金宝app模型)ブロックを使用してください。

プログラムでの使用

ブロックパラメタ：OutMin

型:文字ベクトル

値：“[]”|スカラ

既定の設定：“[]”

`出力の最大値`-範囲チェックのyfit出力の最大値
`［］`(既定値)|スカラ

金宝appSimulinkがチェックする(yfit)出力範囲の上限値。

金宝appSimulinkは以下を実行するために最小値を使用します。

一部のブロックを対象としたパラメ、タ、範囲のチェック(ブロックパラメ，タ，の最小値と最大値の指定(金宝app模型)を参照)。
シミュレション範囲のチェック(信号範囲の指定(金宝app模型)およびシミュレ，ション範囲のチェックの有効化(金宝app模型)を参照)。
固定小数点デ，タ型の自動スケ，リング。
モデルから生成するコ，ドの最適化。この最適化により,アルゴリズムコードが削除され,SILやエクスターナルモードなど,一部のシミュレーションモードの結果に影響を与える可能性があります。詳細は，指定した最小値と最大値を使用した最適化(嵌入式编码)を参照してください。

メモ

[出力の最大値]パラメ，タ，が，(yfit)の実際の信号を飽和させたり，クリップしたりすることはありません。代わりに，饱和(金宝app模型)ブロックを使用してください。

プログラムでの使用

ブロックパラメタ：OutMax

型:文字ベクトル

値：“[]”|スカラ

既定の設定：“[]”

`弱学习者数据类型`—弱学習器の出力のデタ型
`继承:汽车`(既定値) |`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)`|`<デタ型式> .`

弱学習器からの出力のデ，タ型を指定します。デ，タ型は継承するか，直接指定するか，金宝app仿真软件。NumericTypeのようにデ，タ型オブジェクトとして表現することができます。

(继承:汽车)を選択すると，ブロックはデ，タ型を継承するル，ルを使用します。

デタ型の詳細にいては，信号のデ，タ型の制御(金宝app模型)を参照してください。

プログラムでの使用

ブロックパラメタ：WeakLearnerDataTypeStr

型:文字ベクトル

既定の設定：“继承:汽车”

`弱学习者最小值`-範囲チェックの弱学習器出力の最小値
`［］`(既定値)|スカラ

金宝appSimulinkがチェックする弱学習器出力範囲の下限値。

金宝appSimulinkは以下を実行するために最小値を使用します。

一部のブロックを対象としたパラメ、タ、範囲のチェック(ブロックパラメ，タ，の最小値と最大値の指定(金宝app模型)を参照)。
シミュレション範囲のチェック(信号範囲の指定(金宝app模型)およびシミュレ，ション範囲のチェックの有効化(金宝app模型)を参照)。
固定小数点デ，タ型の自動スケ，リング。
モデルから生成するコ，ドの最適化。この最適化により,アルゴリズムコードが削除され,SILやエクスターナルモードなど,一部のシミュレーションモードの結果に影響を与える可能性があります。詳細は，指定した最小値と最大値を使用した最適化(嵌入式编码)を参照してください。

メモ

[弱学习者最低限度]パラメ，タ，が，弱学習器の実際の出力信号を飽和させたり，クリップしたりすることはありません。

プログラムでの使用

ブロックパラメタ：WeakLearnerOutMin

型:文字ベクトル

値：“[]”|スカラ

既定の設定：“[]”

`弱学习者最大值`-範囲チェックの弱学習器出力の最大値
`［］`(既定値)|スカラ

金宝appSimulinkがチェックする弱学習器出力範囲の上限値。

金宝appSimulinkは以下を実行するために最大値を使用します。

一部のブロックを対象としたパラメ、タ、範囲のチェック(ブロックパラメ，タ，の最小値と最大値の指定(金宝app模型)を参照)。
シミュレション範囲のチェック(信号範囲の指定(金宝app模型)およびシミュレ，ション範囲のチェックの有効化(金宝app模型)を参照)。
固定小数点デ，タ型の自動スケ，リング。
モデルから生成するコ，ドの最適化。この最適化により,アルゴリズムコードが削除され,SILやエクスターナルモードなど,一部のシミュレーションモードの結果に影響を与える可能性があります。詳細は，指定した最小値と最大値を使用した最適化(嵌入式编码)を参照してください。

メモ

[学习能力弱的人最多]パラメ，タ，が，弱学習器の実際の出力信号を飽和させたり，クリップしたりすることはありません。

プログラムでの使用

ブロックパラメタ：WeakLearnerOutMax

型:文字ベクトル

値：“[]”|スカラ

既定の設定：“[]”

モデルの例