Main Content

予測用のコード生成とコーダー コンフィギュアラーの使用による更新

コーダー コンフィギュアラーには、コード生成オプションの設定、C/C++ コードの生成、および生成されたコード内のモデル パラメーターの更新を行うための便利な機能があります。

  • コード生成オプションを設定し、オブジェクトのプロパティを使用してモデル パラメーターのコーダー属性を指定します。

  • generateCodeを使用して、モデルの関数predictおよびupdateに対して C/C++ コードを生成します。これには、MATLAB®Coder™が必要です。

  • コードを再生成せずに、生成された C/C++ コードのモデル パラメーターを更新します。この機能により、新しいデータまたは設定でモデルに再学習をさせるときに、C/C++ コードの再生成、再展開および再確認に必要な作業が低減されます。モデル パラメーターを更新する前に、validatedUpdateInputsを使用して更新対象のモデル パラメーターを検証および抽出します。

次のフロー チャートは、コーダー コンフィギュアラーを使用した関数predictおよびupdateに対するコード生成のワークフローを示します。

Code generation workflow for the predict and update functions with a coder configurer

  • モデルに学習をさせた後で、learnerCoderConfigurerを使用してコーダー コンフィギュアラーを作成し、generateCodeを使用してコードを生成して、生成されたコードを確認します。

  • 新しいデータや設定でモデルに再学習をさせた後、validatedUpdateInputsを使用して、モデル パラメーターを検証および抽出します。再学習済みモデルが更新に使用できない場合、validatedUpdateInputsはエラーを返し、コーダー コンフィギュアラーを作成できます。そうでない場合、コードを再生成せずに、生成された C/C++ コードのモデル パラメーターを更新できます。

次の表に、サポートされる機械学習モデルに対応するコーダー コンフィギュアラー オブジェクトを示します。

モデル コーダー コンフィギュアラー オブジェクト
マルチクラス分類用の二分決定木 ClassificationTreeCoderConfigurer
1 クラスおよびバイナリ分類用の SVM ClassificationSVMCoderConfigurer
バイナリ分類用の線形モデル ClassificationLinearCoderConfigurer
SVM モデルおよび線形モデル用のマルチクラス モデル ClassificationECOCCoderConfigurer
回帰用の二分決定木 RegressionTreeCoderConfigurer
サポート ベクター マシン (SVM) 回帰 RegressionSVMCoderConfigurer
線形回帰 RegressionLinearCoderConfigurer

詳細と例については、コーダー コンフィギュアラー オブジェクトのリファレンス ページを参照してください。

参考

||||

関連するトピック