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回归树预测

回帰木モデル使用による応答予测予测

  • ライブラリ:
  • Statistics and Machine Learning Toolbox / Regression

说明

回归树预测ブロックは回帰木(RegressionTreeまたはCompactregressionTree)を使用てを予测し。。

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(予测子データ)ををし,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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予测子データ1つの値の行列ベクトルとしてしし。。

依存関係

[X]の変数のは,[[Select trained machine learning model这是给予的でさたで学习の,変数のと同じでなければなりなりん。。。

データ型:单身的|double|一半|int8|int16|int32|int64|UINT8|uint16|UINT32|Uint64|Boolean|固定点

出力

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予测応答スカラーとして返さ。。

データ型:单身的|double|一半|int8|int16|int32|int64|UINT8|uint16|UINT32|Uint64|Boolean|固定点

パラメーター

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メイン

RegressionTreeオブジェクトまたはCompactregressionTreeオブジェクトをワーク変数のを指定し。。

fitrtreeを使用モデルにさせる场合以下制限が适用されます。

  • 予测子データカテゴリカル予测子(逻辑categoricalchar细绳,または细胞)を含めるできません学习データをで渡す场合,予测子は(doubleまたは单身的)でなければませ。,名前との引数引数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、モデルを当てはめる前にDummyvarを使用してカテゴリカル予測子を前処理します。

  • 名前と値引数“ ResponseTransForm”の値は'没有任何'(既定の設定) でなければなりません。

  • 代理分岐は使用できません。つまり、名前と値の引数“代理”の値は'off'(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::训练有素
型:ワークスペース変数
値:RegressionTreeオブジェクト|CompactregressionTreeオブジェクト
既定の设定:'treeMdl'

データ型

固定小数が使用可能パラメーターパラメーター

固定小数点丸めモード指定します详细,,,丸め(Fixed-Point Designer)を参照しください。

ブロックパラメーター,近い表现可能なにられられ。ブロックブロックパラメーターのの丸めをを制御制御するするにににはは,,マスクマスク®の丸めをしてを入力します。

プログラムでの使用

ブロック::rndmeth
型:文字ベクトル
値:“天花板” |“收敛” |“地板” |'最近'|“圆” |“最简单” |'零'
既定の设定:'地面'

オーバーフロー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 オーバーフローの際の影響

このチェック ボックスをオンにする ()。

モデルにオーバーフローの可能性があり、生成されたコードで明示的な飽和保護が必要である。

オーバーフローはデータ型が表现または最大値に饱和し。

データ型int8(8ビット付き)127ですは値値値です。よりよりも大きい大きいブロックブロックブロック演算はは,,,,,,ビットビットビットビットビット整数のオーバーフローフローフローを引き起こし引き起こし引き起こし引き起こしますチェックしますに,ブロック出力は-128でで饱和します。

このチェックをオフする(离开)。

生成さたの效率最适化したい。

ブロックがの信号处理する方法过剰したくない。详细は,信号範囲のエラーのトラブルシューティング(金宝appSimulink)を参照しください。

オーバーフローはデータ型が表现な値で折り返し。。

データ型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 ビット整数のオーバーフローを引き起こします。チェック ボックスをオフにすると、オーバーフローを引き起こす値が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-126ににになり。。。。

プログラムでの使用

ブロック::饱和元素
型:文字ベクトル
値:'''|'上'
既定の设定:'off'

このパラメーターて,に指定データ型固定小数点ツールツールがオーバーライドししないようににししし,[出力型设定をする]の使用(Fixed-Point Designer)を参照しください。

プログラムでの使用

ブロック::锁定
型:文字ベクトル
値:'''|'上'
既定の设定:'off'
データ型

[yfit]出力のをします。データはするか,直接するか,金宝appsimulink.numerictypeのようデータオブジェクトとしてすることができます。

[继承:自动]を选択,はデータ型をルールを使用し。。

データ型详细については,信号のデータの制御(金宝appSimulink)を参照しください。

[データ型を]ボタンをクリックする,[データ型]が表示ます。はデータ型属性をする际に役立ち役立ちます。。,,,データ型をしたデータ型指定指定(金宝appSimulink)を参照しください。

プログラムでの使用

ブロックパラメーターOutDataTypeStr
:文字ベクトル
“继承:自动”|'双倍的'|'单身的'|'一半'|'int8'|'uint8'|'int16'|'uint16'|'int32'|'uint32'|'int64'|'uint64'|'boolean'|fixdt(1,16)'|fixdt(1,16,0)'|'fixdt(1,16,2^0,0)'|'<数据类型表达>'
既定の设定“继承:自动”

金宝app®がチェックする[yfit]出力范囲下限値指定します。

Simulink は以下を実行するために最小値を使用します。

メモ

[出力の]パラメーターが,[yfit]ののをさせ,クリップたりするはありません。。,,,饱和(金宝appSimulink)ブロックを使用してください。

プログラムでの使用

ブロックパラメーターOutmin
:文字ベクトル
'[]'|スカラー
既定の设定'[]'

金宝appsimulinkがチェックする[yfit]出力范囲上限値指定します。

金宝appsimulinkは以下実行ために最大を使用し。。

メモ

[出力の]パラメーターが,[yfit]ののをさせ,クリップたりするはありません。。,,,饱和(金宝appSimulink)ブロックを使用してください。

プログラムでの使用

ブロックパラメーターOutmax
:文字ベクトル
'[]'|スカラー
既定の设定'[]'

ブロックの特性

データ型

Boolean|double|固定点|一半|整数|单身的

直接フィードスルー

是的

多次元信号

可変サイズの信号

ゼロクロッシング検出

代替机能

MATLAB函数ブロックを木(RegressionTreeまたはCompactregressionTree)のオブジェクト关数预测と共ににでき。たとえば,matlab函数ブロックのによるクラスの予测予测を参照しください。

统计和机器学习工具箱™ライブラリのの回归树预测MATLAB功能ブロック,どうどうブロックブロックブロックブロックブロックブロック预测と共に使用どうかを判断际に,以下を考虑しください。

  • 统计和机器学习工具箱ライブラリライブラリ使用する,,固定小数点ツール(Fixed-Point Designer)を使用てモデルを固定小数に変换できます。

  • MATLAB功能ブロックを关数预测と共に使用は,サイズの配列サポートをにしなけれなければなり。。。

  • matlab函数ブロック使用する场合予测予测のや后处理ののためにに,,,,同じmatlab函数matlab函数

拡張機能

C/C++ コード生成
金宝appsimulink®编码器™を使用てc+ c ++コードを生成ます。。

固定小数点変换
定点设计师™™をして小数点设计とシミュレーションを行い。。

バージョン履歴

R2021a で導入