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回归树预测

使用回归树模型预测响应

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  • 图书馆：

  • Statistics and Machine Learning Toolbox / Regression

Description

这回归树预测block predicts responses using a regression tree object (RegressionTree或者CompactregressionTree）。

Import a trained regression object into the block by specifying the name of a workspace variable that contains the object. The input portXreceives an observation (predictor data), and the output port是的returns a predicted response for the observation.

Ports

Input

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预测数据，指定为一个观察值的行或列向量。

Dependencies

变量中Xmust have the same order as the predictor variables that trained the model specified bySelect trained machine learning model。

Data Types:single|double|一半|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64|Boolean|固定点

输出

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预测响应，返回为标量。

Data Types:single|double|一半|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64|Boolean|固定点

参数

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Main

指定包含一个工作空间变量的名称RegressionTree对象或CompactregressionTree目的。

当您使用训练模型时fitrtree，，，，the following restrictions apply:

  • 预测变量数据不能包括分类预测因子（逻辑，，，，categorical，，，，char，，，，string，，，，或者细胞）。如果您在表中提供培训数据，则预测变量必须是数字（double或者single）。Also, you cannot use theCategoricalPredictorsname-value argument. To include categorical predictors in a model, preprocess the categorical predictors by usingDummyvar拟合模型之前。

  • 价值“ ResponseTransForm”名称值参数必须为'没有任何'(default).

  • You cannot use surrogate splits, that is, the value of the'Surrogate'名称值参数必须为'off'(default).

程序化使用

块参数：训练有素
类型：工作区变量
值：RegressionTree目的|CompactregressionTree目的
默认：'treeMdl'

Data Types

定点操作参数

指定定点作战的舍入模式ns. For more information, see四舍五入(Fixed-Point Designer)。

块参数始终为最近的代表值。要控制块参数的圆形，请使用MATLAB输入表达式®舍入功能。

程序化使用

块参数：rndmeth
类型：character vector
值：“天花板” |“收敛” |“地板” |'最近'|“圆” |“最简单” |'零'
默认：'地面'

指定溢出饱和还是包裹。

Action 理由 Impact on Overflows 例子

选择此复选框（上）。

您的模型可能会溢出，并且您需要在生成的代码中明确的饱和保护保护。

溢出到数据类型可以代表的最小值或最大值。

这maximum value that theint8（已签名的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，导致8位整数的溢出。With the check box selected, the block output saturates at 127. Similarly, the block output saturates at a minimum output value of –128.

清除此复选框（离开）。

您想优化生成的代码的效率。

You want to avoid overspecifying how a block handles out-of-range signals. For more information, see故障排除信号范围错误（金宝appSimulink）。

Overflows wrap to the appropriate value that the data type can represent.

这maximum value that theint8（已签名的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，导致8位整数的溢出。通过清除复选框，该软件解释了导致溢出的值int8，，，，which can produce an unintended result. For example, a block result of 130 (binary 1000 0010) expressed asint8是–126。

程序化使用

块参数：SaturateOnIntegerOverflow
类型：character vector
值：'off' | 'on'
默认：'off'

Select this parameter to prevent the fixed-point tools from overriding the data type you specify for the block. For more information, see使用锁定输出数据类型设置(Fixed-Point Designer)。

程序化使用

块参数：锁定
类型：character vector
值：'off' | 'on'
默认：'off'
Data Type

Specify the data type of the是的输出。可以继承，直接指定或表示为数据类型对象，例如Simulink.NumericType。

当您选择时继承：自动，该块使用继承数据类型的规则。

For more information about data types, see控制数据类型的信号（金宝appSimulink）。

Click theShow data type assistantbuttonto display theData Type Assistant，这可以帮助您设置数据类型属性。有关更多信息，请参阅Specify Data Types Using Data Type Assistant（金宝appSimulink）。

程序化使用

Block Parameter：OutDataTypeStr
Type：character vector
值：“继承：自动”|'双倍的'|'single'|'half'|'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>'
默认：“继承：自动”

Specify the lower value of the是的输出范围Simulink金宝app®检查。

金宝appSimulink使用最小值来执行：

笔记

这输出minimumparameter does not saturate or clip the actual是的信号。使用Saturation（金宝appSimulink）block instead.

程序化使用

Block Parameter：Outmin
Type：character vector
值：'[]'|scalar
默认：'[]'

指定的上值是的输出范围Simulink金宝app检查。

金宝appSimulink使用最大值来执行：

笔记

这输出maximumparameter does not saturate or clip the actual是的信号。使用Saturation（金宝appSimulink）block instead.

程序化使用

Block Parameter：OutMax
Type：character vector
值：'[]'|scalar
默认：'[]'

Model Examples

Predict Responses Using RegressionTree Predict Block

Predict Responses Using RegressionTree Predict Block

使用回归树预测块进行Simulink®中的响应预测。金宝app该块接受观察结果（预测数据），并使用训练有素的回归树模型返回观察的预测响应。
打开实时脚本

Block Characteristics

Data Types

Boolean|double|固定点|一半|整数|single

直接进料

yes

Multidimensional Signals

不

Variable-Size Signals

不

零交叉检测

不

替代功能

You can use a MATLAB Function block with the预测目的function of a regression tree object (RegressionTree或者CompactregressionTree）。例如，请参阅Predict Class Labels Using MATLAB Function Block。

When deciding whether to use the回归树预测统计信息和机器学习工具箱™库或MATLAB功能块中的块预测function, consider the following:

  • If you use the Statistics and Machine Learning Toolbox library block, you can use the定点工具(Fixed-Point Designer)to convert a floating-point model to fixed point.

  • Support for variable-size arrays must be enabled for a MATLAB Function block with the预测功能。

  • 如果使用MATLAB功能块，则可以在同一MATLAB功能块中使用MATLAB函数进行预处理或后处理。

Extended Capabilities

C/C++ Code Generation
Generate C and C++ code using Simulink® Coder™.

定点转换
设计和模拟定点系统使用的固执d-Point Designer™.

版本历史记录

在R2021a中引入

也可以看看

Blocks

对象

功能

话题