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最近傍
k 最近傍モデルに学習させるには、分類学習器アプリを使用します。柔軟性を向上させるためには、コマンド ライン インターフェイスでfitcknn
を使用して k 最近傍モデルに学習させます。学習後に、モデルと予測子データをpredict
に渡してラベルを予測するか事後確率を推定します。
アプリ
分類学習器 | 教師あり機械学習を使用して、データを分類するようにモデルを学習させる |
関数
最近傍モデルの作成
fitcknn |
k 最近傍分類器の近似 |
最近傍探索モデルの作成
ExhaustiveSearcher |
網羅的最近傍探索モデルの作成 |
KDTreeSearcher |
Kd 木最近傍探索モデルを作成 |
createns |
最近傍探索モデル オブジェクトの作成 |
最近傍モデルの解釈
lime |
Local Interpretable Model-agnostic Explanations (LIME) |
partialDependence |
部分従属の計算 |
plotPartialDependence |
部分依存プロット (PDP) および個別条件付き期待値 (ICE) プロットの作成 |
shapley |
シャープレイ値 |
交差検証
crossval |
機械学習モデルの交差検証 |
kfoldEdge |
交差検証済み分類モデルの分類エッジ |
kfoldLoss |
交差検証済み分類モデルの分類損失 |
kfoldfun |
分類での関数の交差検証 |
kfoldMargin |
交差検証済み分類モデルの分類マージン |
kfoldPredict |
交差検証済み分類モデルの観測値の分類 |
パフォーマンスの測定
loss |
k 最近傍分類器の損失 |
resubLoss |
再代入分類損失 |
compareHoldout |
新しいデータを使用して 2 つの分類モデルの精度を比較 |
edge |
k 最近傍分類器のエッジ |
margin |
k 最近傍分類器のマージン |
resubEdge |
再代入分類エッジ |
resubMargin |
再代入分類マージン |
testckfold |
交差検証の反復により 2 つの分類モデルの精度を比較 |
観測値の分類
predict |
k最近傍分類モデルの使用によるラベルの予測 |
resubPredict |
学習済み分類器を使用した学習データの分類 |
最近傍モデルのプロパティの収集
gather |
GPU からのStatistics and Machine Learning Toolboxオブジェクトのプロパティの収集 |
オブジェクト
最近傍分類モデル
ClassificationKNN |
k 最近傍分類 |
ClassificationPartitionedModel |
交差検証分類モデル |
トピック
- 分類学習器を使用した最近傍分類器の学習
最近傍分類器を作成および比較し、新しいデータについて予測を行うため学習済みモデルをエクスポートします。
- 各種分類器の決定面の可視化
この例では、各種の分類アルゴリズムについて決定面を可視化する方法を示します。
- 教師あり学習のワークフローとアルゴリズム
教師あり学習の手順とノンパラメトリック分類および回帰関数の特性を理解します。
- 最近傍点を使用した分類
さまざまな距離計量を使用して、学習データセット内の点への距離に基づいてデータ点を分類します。
関連情報
- Speaker Identification Using Pitch and MFCC(Audio Toolbox)
MATLAB コマンド
次の MATLAB コマンドに対応するリンクがクリックされました。
コマンドを MATLAB コマンド ウィンドウに入力して実行してください。Web ブラウザーは MATLAB コマンドをサポートしていません。
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