RegressionLinearCoderConfigurer
用于高维数据线性回归模型的编码器配置器
描述
一个RegressionLinearCoderConfigurer对象是线性回归模型的编码器配置器(RegressionLinear)的高维数据。
编码器配置器提供了方便的特性来配置代码生成选项，生成C/ c++代码，并在生成的代码中更新模型参数。
配置代码生成选项，并通过使用对象属性为线性模型参数指定编码器属性。
生成C/ c++代码
预测而且更新线性回归模型的函数generateCode．生成C/ c++代码需要MATLAB®编码器™．在生成的C/ c++代码中更新模型参数，而不必重新生成代码。当您使用新数据或设置重新训练线性模型时，此特性减少了重新生成、重新部署和验证C/ c++代码所需的工作。在更新模型参数之前，使用
validatedUpdateInputs验证并提取模型参数进行更新。
此流程图显示了使用编码器配置程序的代码生成工作流。
有关线性回归模型的代码生成使用说明和限制，请参阅的代码生成部分RegressionLinear，预测,更新．
创建
经过训练得到线性回归模型fitrlinear，为模型创建一个编码器配置器，使用learnerCoderConfigurer．类的编码器配置器的编码器属性预测而且更新参数。然后,用generateCode根据指定的编码器属性生成C/ c++代码。
属性
预测参数
类的编码器属性预测生成代码中的函数参数。
X- - - - - -预测器数据的编码器属性
LearnerCoderInput对象
的预测器数据的编码器属性传递给生成的C/ c++代码预测线性回归模型的函数，具体为LearnerCoderInput对象。
方法创建编码器配置器时learnerCoderConfigurer函数，输入参数X控件的默认值LearnerCoderInput编码器属性:
SizeVector—默认值为输入的数组大小X．如果
价值的属性ObservationsIn财产RegressionLinearCoderConfigurer是“行”,那么这SizeVector值是[n p],在那里n对应于观察数和p对应于预测器的数量。如果
价值的属性ObservationsIn财产RegressionLinearCoderConfigurer是“列”,那么这SizeVector值是[p n]．
交换…的元素
SizeVector(例如，改变[n p]来[p n]),修改价值的属性ObservationsIn财产RegressionLinearCoderConfigurer相应的行动。您不能修改SizeVector直接价值。VariableDimensions—默认值为[0 0]，表示数组大小固定为SizeVector．您可以将此值设置为
[1 0]如果SizeVector值是[n p]或[0 1]如果它是[p n]，这表示数组具有可变大小的行和固定大小的列。例如,[1 0]的第一个值SizeVector（n)为行数的上界，的第二个值SizeVector（p)为列数。数据类型—该值为单或双．默认数据类型取决于输入的数据类型X．可调谐性—必须是真正的,这意味着预测在生成的C/ c++代码中总是包含预测器数据作为输入。
可以使用点表示法修改编码器属性。例如，要生成的C/ c++代码接受三个预测器变量(列)的100个观察值(行)的预测器数据，请指定的这些编码器属性X对于编码器配置器配置：
configuration . x . sizevector = [100 3];configurer.X.DataType =“双”；configuration . x . variabledimensions = [0 0];
[0 0]的第一个和第二个维度X(分别是观察数和预测变量数)具有固定的大小。
要允许生成的C/ c++代码接受具有最多100个观察值的预测器数据，请指定这些编码器属性X：
configuration . x . sizevector = [100 3];configurer.X.DataType =“双”；configuration . x . variabledimensions = [1 0];
[1 0]的第一个维度X(观测数)有可变的大小和二次元X(预测变量数量)有固定的大小。指定的观察数(在本例中为100)成为生成的C/ c++代码中允许的最大观察数。若要允许任意数量的观察，请将边界指定为正．
ObservationsIn- - - - - -预测器数据观测维的编码器属性
EnumeratedInput对象
预测器数据观测维的编码器属性(“ObservationsIn”的名值对参数预测)，指定为EnumeratedInput对象。
方法创建编码器配置器时learnerCoderConfigurer函数,“ObservationsIn”类的默认值EnumeratedInput编码器属性:
价值—默认值是创建编码器配置器时使用的预测器数据观察维度，指定为“行”或“列”．如果不指定“ObservationsIn”在创建编码器配置器时，默认值为“行”．SelectedOption—该值为always“内置”．该属性是只读的。BuiltInOptions-单元阵列“行”而且“列”．该属性是只读的。IsConstant—必须是真正的．可调谐性- - - - - -默认值为假如果您指定“ObservationsIn”、“行”在创建编码器配置器时，和真正的如果您指定“ObservationsIn”、“列”．如果你设置可调谐性来假，软件组价值来“行”．时指定其他属性值可调谐性是假，软件组可调谐性来真正的．
NumOutputs- - - - - -的输出数量预测
1(默认)
更新参数
类的编码器属性更新生成代码中的函数参数。的更新函数接受经过训练的模型和新的模型参数作为输入参数，并返回包含新参数的模型的更新版本。要启用更新生成代码中的参数，您需要在生成代码之前指定参数的编码器属性。使用一个LearnerCoderInput对象指定每个参数的编码器属性。默认属性值基于输入参数中的模型参数Mdl的learnerCoderConfigurer．
β- - - - - -线性预测系数的编码器属性
LearnerCoderInput对象
线性预测系数的编码器属性(β的线性回归模型)，指定为LearnerCoderInput对象。
的默认属性值LearnerCoderInput对象的值都基于输入实参Mdl的learnerCoderConfigurer：
SizeVector—必须是(1页),在那里p预测因子的数量在吗Mdl．VariableDimensions—必须是[0 0]，表示数组大小固定为SizeVector．数据类型—该值为“单一”或“双”．默认数据类型与用于训练的训练数据的数据类型一致Mdl．可调谐性—必须是真正的．
偏见- - - - - -编码器属性的偏差项
LearnerCoderInput对象
偏差项的编码器属性(偏见的线性回归模型)，指定为LearnerCoderInput对象。
的默认属性值LearnerCoderInput对象的值都基于输入实参Mdl的learnerCoderConfigurer：
SizeVector—必须是[1]．VariableDimensions—必须是[0 0]，表示数组大小固定为SizeVector．数据类型—该值为“单一”或“双”．默认数据类型与用于训练的训练数据的数据类型一致Mdl．可调谐性—必须是真正的．
其他配置选项
OutputFileName- - - - - -生成的C/ c++代码的文件名
“RegressionLinearModel”(默认)|特征向量
生成的C/ c++代码的文件名，指定为字符向量。
的目标函数generateCode的RegressionLinearCoderConfigurer使用此文件名生成C/ c++代码。
文件名不能包含空格，因为在某些操作系统配置中，空格可能导致代码生成失败。此外，名称必须是有效的MATLAB函数名称。
在创建编码器配置器之后配置，您可以使用点表示法指定文件名。
配置。OutputFileName =“myModel”；
数据类型:字符
详细的- - - - - -冗长的水平
真正的(逻辑1)(默认)|假(逻辑0)
冗长级别，指定为真正的(逻辑1)或假(逻辑0)。冗余级别控制命令行通知消息的显示。
| 价值 | 描述 |
|---|---|
真正的(逻辑1) |
当您对参数的编码器属性的更改导致其他相关参数的更改时，软件会显示通知消息。 |
假(逻辑0) |
该软件不显示通知消息。 |
要在生成的代码中更新机器学习模型参数，需要在生成代码之前配置参数的编码器属性。参数的编码器属性彼此依赖，因此软件将这些依赖关系存储为配置约束。如果使用编码器配置器修改参数的编码器属性，并且修改需要后续修改其他相关参数以满足配置约束，则软件将更改相关参数的编码器属性。详细程度决定了软件是否为这些后续更改显示通知消息。
在创建编码器配置器之后配置，您可以使用点表示法修改冗长级别。
配置。详细的＝假；
数据类型:逻辑
代码生成自定义选项
要自定义代码生成工作流，请使用generateFiles函数和以下三个属性codegen(MATLAB编码器)，而不是使用generateCode函数。
在生成两个入口点函数文件(predict.m而且update.m)，请使用generateFiles函数，您可以根据您的代码生成工作流修改这些文件。例如，您可以修改predict.m文件中包含数据预处理，或者可以将这些入口点函数添加到另一个代码生成项目中。方法生成C/ c++代码codegen(MATLAB编码器)函数和codegen参数适用于修改后的入口点函数或代码生成项目。使用本节中描述的三个属性作为起点来设置codegen参数。
CodeGenerationArguments- - - - - -codegen参数
单元阵列
此属性是只读的。
codegen(MATLAB编码器)参数，指定为单元格数组。
此属性使您能够自定义代码生成工作流。使用generateCode如果不需要自定义工作流，则使用此函数。
而不是使用generateCode使用编码器配置器配置，你可以生成如下的C/ c++代码:
generateFiles(configurer) cgArgs = configuration . codegenerationarguments;codegen (cgArgs {}):
cgArgs因此之前调用codegen．
的其他属性配置，软件更新CodeGenerationArguments相应的属性。
数据类型:细胞
PredictInputs- - - - - -的可调输入参数的列表预测
单元阵列
此属性是只读的。
入口点函数的可调输入参数列表predict.m对于代码生成，指定为单元格数组。单元格数组包含另一个单元格数组，其中包含编码器。PrimitiveType(MATLAB编码器)对象和编码器。常数(MATLAB编码器)对象。
的编码器属性预测参数，然后软件对相应的对象进行相应的更新。如果指定可调谐性属性是假，然后该软件从PredictInputs列表。
中的单元格数组PredictInputs相当于配置。CodeGenerationArguments {6}对于编码器配置器配置．
数据类型:细胞
UpdateInputs- - - - - -的可调输入参数的列表更新
结构的单元阵列，包括编码器。PrimitiveType对象
此属性是只读的。
入口点函数的可调输入参数列表update.m对于代码生成，指定为结构的单元格数组，包括编码器。PrimitiveType(MATLAB编码器)对象。每一个编码器。PrimitiveType对象包含可调机器学习模型参数的编码器属性。
如果您使用coder配置器属性(更新参数属性)，然后软件更新相应的编码器。PrimitiveType相应的对象。如果指定可调谐性机器学习模型参数的属性为假，然后软件删除相应的编码器。PrimitiveType对象的UpdateInputs列表。
的结构UpdateInputs相当于配置。CodeGenerationArguments {3}对于编码器配置器配置．
数据类型:细胞
对象的功能
generateCode |
使用编码器配置器生成C/ c++代码 |
generateFiles |
生成MATLAB使用编码器配置程序生成代码的文件 |
validatedUpdateInputs |
验证并提取机器学习模型参数进行更新 |
例子
使用编码器配置器生成代码
训练一个机器学习模型，然后生成代码预测而且更新通过使用编码器配置器实现模型的功能。
从模型中模拟10,000个观察结果
是一个10,000 × 1000的数字矩阵，具有标准的正常元素。
为随机正态误差，均值为0，标准差为0.3。
rng (“默认”）%的再现性n = 10000;p = 1000;X = randn(氮、磷);Y = X(:，100) + 2*X(:，200) + 0.3*randn(n,1);
利用模拟数据训练线性回归模型。传递转置的预测矩阵Xnew来fitrlinear，并使用“ObservationsIn”的列Xnew对应于观测。
Xnew = X ';Mdl = fitrlinear (Xnew Y“ObservationsIn”，“列”）;
Mdl是一个RegressionLinear对象。
类的编码器配置器RegressionLinear模型通过使用learnerCoderConfigurer．指定预测数据Xnew，并使用“ObservationsIn”参数指定的观测维度Xnew．的learnerCoderConfigurer函数使用这些输入参数来配置相应的输入参数的编码器属性预测．
配置= learnerCoderConfigurer (Mdl Xnew,“ObservationsIn”，“列”）
configurer = RegressionLinearCoderConfigurer属性:更新输入:Beta: [1x1 LearnerCoderInput] Bias: [1x1 LearnerCoderInput] Predict input: X: [1x1 LearnerCoderInput] ObservationsIn: [1x1 EnumeratedInput]代码生成参数:NumOutputs: 1 OutputFileName: 'RegressionLinearModel'属性，方法
配置是一个RegressionLinearCoderConfigurer对象的编码器配置器RegressionLinear对象。
要生成C/ c++代码，必须能够访问配置正确的C/ c++编译器。MATLAB Coder定位并使用一个支持的、安装的编译器。您可以使用墨西哥人设置查看和更改默认编译器。有关更多细节，请参见改变默认的编译器．
为预测而且更新线性回归模型的函数(Mdl)和默认设置。
generateCode(配置)
generateCode在输出文件夹:'initialize. '中创建这些文件。米”、“预测。米”、“更新。米”、“RegressionLinearModel。mat'代码生成成功。
的generateCode函数完成以下操作:
生成生成代码所需的MATLAB文件，包括两个入口点函数
predict.m而且update.m为预测而且更新的功能Mdl,分别。创建一个名为
RegressionLinearModel对于两个入口点函数。中为MEX函数创建代码
codegen \墨西哥人\ RegressionLinearModel文件夹中。将MEX函数复制到当前文件夹。
的内容predict.m，update.m,initialize.m文件。类型函数。
类型predict.m
函数varargout = predict(X,varargin) %#codegen %由MATLAB自动生成，8月31日-2022 05:57:09 [varargout{1:nargout}] =初始化('predict'，X,varargin{:});结束
类型update.m
函数update(varargin) %#codegen %由MATLAB自动生成，8月31日-2022 05:57:09结束
类型initialize.m
函数[varargout] = initialize(command,varargin) %#codegen %由MATLAB自动生成，8月31日-2022 05:57:09 code .inline('always')持久模型如果为空(模型)模型= loadLearnerForCoder('RegressionLinearModel.mat');end switch(命令)case 'update' %更新结构字段:Beta % Bias model = update(model,varargin{:});case 'predict' %预测输入:X, ObservationsIn X = varargin{1};if nargin == 2 [varargout{1:nargout}] = predict(模型，X);else PVPairs = cell(1,nargin-2);for i = 1:nargin-2 PVPairs{1,i} = varargin{i+1};end [varargout{1:nargout}] = predict(模型，X,PVPairs{:});结束结束结束
生成代码中线性回归模型参数的更新
使用部分数据集训练线性回归模型，并为模型创建编码器配置器。使用编码器配置器的属性来指定线性回归模型参数的编码器属性。使用编码器配置器的对象函数来生成预测新预测器数据响应的C代码。然后使用整个数据集重新训练模型，并在不重新生成代码的情况下更新生成代码中的参数。
火车模型
从模型中模拟10,000个观察结果
是一个10,000 × 1000的数字矩阵，具有标准的正常元素。
为随机正态误差，均值为0，标准差为0.3。
rng (“默认”）%的再现性n = 10000;p = 1000;X = randn(氮、磷);Y = X(:，100) + 2*X(:，200) + 0.3*randn(n,1);
使用前500个观测值训练线性回归模型。把预测数据转置，然后用“ObservationsIn”的列XTrain对应于观测。
: XTrain = X (1:50 0) ';YTrain = Y (1:50 0);Mdl = fitrlinear (XTrain YTrain,“ObservationsIn”，“列”）;
Mdl是一个RegressionLinear对象。
创建编码器配置
类的编码器配置器RegressionLinear模型通过使用learnerCoderConfigurer．指定预测数据XTrain，并使用“ObservationsIn”参数指定的观测维度XTrain．的learnerCoderConfigurer函数使用这些输入参数来配置相应的输入参数的编码器属性预测．
配置= learnerCoderConfigurer (Mdl XTrain,“ObservationsIn”，“列”）;
配置是一个RegressionLinearCoderConfigurer对象的编码器配置器RegressionLinear对象。
指定参数的编码器属性
指定线性回归模型参数的编码器属性，以便您可以在重新训练模型之后更新生成的代码中的参数。此示例指定要传递给生成代码的预测器数据的编码器属性。
属性的编码器属性X的属性配置这样生成的代码就可以接受任意数量的观察。修改SizeVector而且VariableDimensions属性。的SizeVector属性指定预测器数据大小的上限，而VariableDimensions属性指定预测器数据的每个维度是可变大小还是固定大小。
configuration . x . sizevector = [1000 Inf];configurer.X.VariableDimensions
ans =1 x2逻辑阵列0 1
第一个维度的大小是预测变量的数量。对于机器学习模型，这个值必须固定。的值，因为预测器数据包含1000个预测器SizeVector属性的值必须为1000VariableDimensions属性必须0．
第二个维度的大小是观察的数量。的值SizeVector属性来正的值VariableDimensions属性来1．换句话说，大小的上限是正而且大小是可变的，这意味着预测数据可以有任意数量的观察结果。如果您在生成代码时不知道观察的数量，则此规范非常方便。
维度的顺序SizeVector而且VariableDimensions的编码器属性ObservationsIn．
配置。ObservationsIn
值:'columns' SelectedOption: '内置' BuiltInOptions: {'rows' 'columns'} IsConstant: 1可调性:1
当价值的属性ObservationsIn属性是“列”的第一个维度SizeVector而且VariableDimensions的属性X对应预测量的数量，第二次元对应观察量的数量。当价值的属性ObservationsIn是“行”，维度的顺序被切换。
生成代码
要生成C/ c++代码，必须能够访问配置正确的C/ c++编译器。MATLAB Coder定位并使用一个支持的、安装的编译器。您可以使用墨西哥人设置查看和更改默认编译器。有关更多细节，请参见改变默认的编译器．
为预测而且更新线性回归模型的函数(Mdl）.
generateCode(配置)
generateCode在输出文件夹:'initialize. '中创建这些文件。米”、“预测。米”、“更新。米”、“RegressionLinearModel。mat'代码生成成功。
的generateCode函数完成以下操作:
生成生成代码所需的MATLAB文件，包括两个入口点函数
predict.m而且update.m为预测而且更新的功能Mdl,分别。创建一个名为
RegressionLinearModel对于两个入口点函数。中为MEX函数创建代码
codegen \墨西哥人\ RegressionLinearModel文件夹中。将MEX函数复制到当前文件夹。
验证生成的代码
传递一些预测器数据来验证预测的函数Mdl和预测函数返回相同的预测响应。若要在具有多个入口点的MEX函数中调用入口点函数，请将函数名指定为第一个输入参数。
YHat =预测(Mdl XTrain,“ObservationsIn”，“列”）;YHat_mex = RegressionLinearModel (“预测”XTrain,“ObservationsIn”，“列”）;
比较YHat而且YHat_mex．
马克斯(abs (YHat-YHat_mex))
ans = 0
一般来说,YHat_mex可能包括四舍五入的差异比较YHat．在这种情况下，比较证实了这一点YHat而且YHat_mex是相等的。
在生成代码中重新训练模型和更新参数
使用整个数据集重新训练模型。
retrainedMdl = fitrlinear (X, Y)“ObservationsIn”，“列”）;
提取要更新的参数validatedUpdateInputs．中修改的模型参数retrainedMdl并验证修改后的参数值是否满足参数的编码器属性。
params = validatedUpdateInputs(配置、retrainedMdl);
更新生成代码中的参数。
RegressionLinearModel (“更新”params)
验证生成的代码
的输出进行比较预测的函数retrainedMdl和预测更新后的MEX函数。
YHat =预测(retrainedMdl X ',“ObservationsIn”，“列”）;YHat_mex = RegressionLinearModel (“预测”X ',“ObservationsIn”，“列”）;马克斯(abs (YHat-YHat_mex))
ans = 0
对比证实了YHat而且YHat_mex是相等的。
更多关于
LearnerCoderInput对象
编码器配置程序使用LearnerCoderInput对象指定的编码器属性预测而且更新输入参数。
一个LearnerCoderInput对象具有以下属性，用于在生成的代码中指定输入参数数组的属性。
| 属性名称 | 描述 |
|---|---|
SizeVector |
数组大小，如果对应 数组大小的上限，如果对应 |
VariableDimensions |
指示符，指定数组的每个维度是可变大小还是固定大小，指定为
|
数据类型 |
数组的数据类型 |
可调谐性 |
指示是否使用的指示器 时指定其他属性值 |
在创建编码器配置器之后，可以使用点表示法修改编码器属性。例如，指定偏置项的数据类型偏见的编码器配置器配置：
configurer.Bias.DataType =“单一”；
详细的),真正的(默认值)，则当您修改机器学习模型参数的编码器属性时，软件将显示通知消息，而该修改更改了其他相关参数的编码器属性。
EnumeratedInput对象
编码配置程序使用EnumeratedInput对象指定的编码器属性预测输入参数具有有限的可用值集。
一个EnumeratedInput对象具有以下属性，用于在生成的代码中指定输入参数数组的属性。
| 属性名称 | 描述 |
|---|---|
价值 |
的价值
的默认值。 |
SelectedOption |
所选选项的状态，指定为
该属性是只读的。 |
BuiltInOptions |
对应的可用字符向量的列表 该属性是只读的。 |
IsConstant |
指示符，指定数组值是否为编译时常量( 如果您将此值设置为 |
可调谐性 |
指示是否使用的指示器 时指定其他属性值 |
在创建编码器配置器之后，可以使用点表示法修改编码器属性。例如，指定的编码器属性ObservationsIn的编码器配置器配置：
configurer.ObservationsIn.Value =“列”；
版本历史
介绍了R2019b
MATLAB命令
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