RegressionEnsemble预测

使用决策树集合进行回归预测

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库:
统计和机器学习工具箱/回归

描述

的RegressionEnsemble预测Block使用决策树的集合(RegressionEnsemble，RegressionBaggedEnsemble,或CompactRegressionEnsemble)．

通过指定包含该对象的工作空间变量的名称，将经过训练的回归对象导入到块中。输入端口x接收一个观察(预测器数据)和输出端口yfit返回观察的预测响应。

港口

输入

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`x`-预测数据
行向量|列向量

预测数据，指定为一个观测的行或列向量。

依赖关系

的变量x必须与训练模型的预测变量的顺序相同选择训练过的机器学习模型．

数据类型:单|双|一半|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64|布尔|不动点

输出

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`yfit`——预测响应
标量

预测响应，作为标量返回。

数据类型:单|双|一半|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64|布尔|不动点

参数

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主要

`选择训练过的机器学习模型`-回归集合模型
`ensMdl`(默认)|`RegressionEnsemble`对象|`RegressionBaggedEnsemble`对象|`CompactRegressionEnsemble`对象

类型的工作空间变量的名称RegressionEnsemble对象,RegressionBaggedEnsemble对象,或CompactRegressionEnsemble对象。

当你训练模型使用fitrensemble，以下限制适用:

预测器数据不能包括分类预测器(逻辑，分类，字符，字符串,或细胞)．如果在表中提供训练数据，则预测器必须是数值(双或单)．此外，您不能使用CategoricalPredictors名称-值参数。要在模型中包含范畴预测器，可以使用对范畴预测器进行预处理dummyvar在拟合模型之前。
的值“ResponseTransform”名称-值参数必须为“没有”(默认)。
您不能使用代理劈叉树为弱学习者，即值“代孕”名称-值参数必须为“关闭”方法定义树弱学习者时(默认)templateTree函数。

编程使用

块参数:TrainedLearner

类型:工作空间变量

价值观:RegressionEnsemble对象|RegressionBaggedEnsemble对象|CompactRegressionEnsemble对象

默认值:“ensMdl”

数据类型

定点运行参数

`整数舍入模式`-定点运算的舍入模式
`地板上`(默认)|`天花板`|`收敛`|`最近的`|`轮`|`简单的`|`零`

指定定点操作的舍入模式。有关更多信息，请参见舍入(定点设计师)．

块参数总是四舍五入到最接近的可表示值。要控制块参数的舍入，请使用MATLAB在掩码字段中输入表达式^®舍入功能。

编程使用

块参数:RndMeth

类型:特征向量

默认值:“地板”

`整数溢出时饱和`-溢流处理方法
`从`(默认)|`在`

指定溢出是饱和还是换行。

行动基本原理对溢流的影响例子

行动	基本原理	对溢流的影响	例子
选中此复选框(`在`)．	您的模型可能会溢出，您希望在生成的代码中显式地保护饱和。	溢出饱和到数据类型所能表示的最小值或最大值。	的最大值`int8`(有符号8位整数)数据类型可以表示为127。任何大于该最大值的块操作结果都会导致8位整数溢出。选中复选框后，块输出在127处饱和。类似地，块输出在最小输出值为-128时饱和。
清除此复选框(`从`)．	您希望优化生成的代码的效率。您希望避免过度指定块如何处理超出范围的信号。有关更多信息，请参见排除信号范围错误(模型)．	溢出包装为数据类型可以表示的适当值。	的最大值`int8`(有符号8位整数)数据类型可以表示为127。任何大于该最大值的块操作结果都会导致8位整数溢出。清除该复选框后，软件将导致溢出的值解释为`int8`，这可能会产生意想不到的结果。例如，130(二进制10000010)的块结果表示为`int8`是-126。

选中此复选框(在)．

您的模型可能会溢出，您希望在生成的代码中显式地保护饱和。

溢出饱和到数据类型所能表示的最小值或最大值。

的最大值int8(有符号8位整数)数据类型可以表示为127。任何大于该最大值的块操作结果都会导致8位整数溢出。选中复选框后，块输出在127处饱和。类似地，块输出在最小输出值为-128时饱和。

清除此复选框(从)．

您希望优化生成的代码的效率。

您希望避免过度指定块如何处理超出范围的信号。有关更多信息，请参见排除信号范围错误(模型)．

溢出包装为数据类型可以表示的适当值。

的最大值int8(有符号8位整数)数据类型可以表示为127。任何大于该最大值的块操作结果都会导致8位整数溢出。清除该复选框后，软件将导致溢出的值解释为int8，这可能会产生意想不到的结果。例如，130(二进制10000010)的块结果表示为int8是-126。

编程使用

块参数:SaturateOnIntegerOverflow

类型:特征向量

价值观:'off' | 'on'

默认值:“关闭”

`锁定输出数据类型设置，防止定点工具更改`-防止定点工具覆盖数据类型
`从`(默认)|`在`

选择此参数可防止定点工具覆盖为块指定的数据类型。有关更多信息，请参见使用锁输出数据类型设置(定点设计师)．

编程使用

块参数:LockScale

类型:特征向量

价值观:'off' | 'on'

默认值:“关闭”

数据类型

`输出数据类型`—yfit输出的数据类型
`继承:汽车`(默认)|`双`|`单`|`一半`|`int8`|`uint8`|`int16`|`uint16`|`int32`|`uint32`|`int64`|`uint64`|`布尔`|`fixdt (16)`|`fixdt (1 16 0)`|`fixdt(1, 16日2 ^ 0,0)`|`<数据类型表达式>`

的数据类型yfit输出。类型可以继承、直接指定或表示为数据类型对象，例如仿真软件。NumericType．

当您选择继承:汽车，块使用继承数据类型的规则。

关于数据类型的更多信息,请参阅信号的控制数据类型(模型)．

单击显示数据类型助手按钮来显示数据类型助手，它帮助您设置数据类型属性。有关更多信息，请参见使用数据类型助手指定数据类型(模型)．

编程使用

块参数：OutDataTypeStr

类型:字符向量

值：“继承:汽车”|“双”|“单一”|“一半”|“int8”|“uint8”|“int16”|“uint16”|“int32”|“uint32”|“int64”|“uint64”|“布尔”|“fixdt(16)”|“fixdt(0) 1, 16日”|“fixdt(1, 16日2 ^ 0,0)”|'<数据类型表达式>'

默认的：“继承:汽车”

`输出最小`- yfit输出范围检查的最小值
`［］`(默认)|标量

的较低值yfitSimulink的输出范围^®检查。

仿真软件使用最小值来执行:

参数范围检查一些块(参见为块参数指定最小值和最大值(模型))．
模拟范围检查(见指定信号范围(模型)而且启用模拟范围检查(模型))．
定点数据类型的自动伸缩。
优化从模型生成的代码。这种优化可以删除算法代码，并影响一些模拟模式的结果，如SIL或外部模式。有关更多信息，请参见使用指定的最小值和最大值进行优化(嵌入式编码)．

请注意

的输出最小参数不饱和或剪辑实际yfit信号。使用饱和(模型)块来代替。

编程使用

块参数：OutMin

类型:字符向量

值：“[]”|标量

默认的：“[]”

`输出最大`- yfit输出的最大值的范围内检查
`［］`(默认)|标量

的上值yfit输出范围，Simulink检查。

Simulink使用最大值执行:

参数范围检查一些块(参见为块参数指定最小值和最大值(模型))．
模拟范围检查(见指定信号范围(模型)而且启用模拟范围检查(模型))．
定点数据类型的自动伸缩。
优化从模型生成的代码。这种优化可以删除算法代码，并影响一些模拟模式的结果，如SIL或外部模式。有关更多信息，请参见使用指定的最小值和最大值进行优化(嵌入式编码)．

请注意

的输出最大参数不饱和或剪辑实际yfit信号。使用饱和(模型)块来代替。

编程使用

块参数：OutMax

类型:字符向量

值：“[]”|标量

默认的：“[]”

`弱学习器数据类型`-弱学习者输出的数据类型
`继承:汽车`(默认)|`双`|`单`|`一半`|`int8`|`uint8`|`int16`|`uint16`|`int32`|`uint32`|`int64`|`uint64`|`布尔`|`fixdt (16)`|`fixdt (1 16 0)`|`fixdt(1, 16日2 ^ 0,0)`|`<数据类型表达式>`

为弱学习者的输出指定数据类型。类型可以继承、直接指定或表示为数据类型对象，例如仿真软件。NumericType．

当您选择继承:汽车，块使用继承数据类型的规则。

关于数据类型的更多信息,请参阅信号的控制数据类型(模型)．

单击显示数据类型助手按钮来显示数据类型助手，它帮助您设置数据类型属性。有关更多信息，请参见使用数据类型助手指定数据类型(模型)．

编程使用

块参数：WeakLearnerDataTypeStr

类型:字符向量

默认的：“继承:汽车”

`弱学习者最小值`-用于范围检查的弱学习者输出的最小值
`［］`(默认)|标量

Simulink检测的弱学习者输出范围值较低。

仿真软件使用最小值来执行:

参数范围检查一些块(参见为块参数指定最小值和最大值(模型))．
模拟范围检查(见指定信号范围(模型)而且启用模拟范围检查(模型))．
定点数据类型的自动伸缩。
优化从模型生成的代码。这种优化可以删除算法代码，并影响一些模拟模式的结果，如SIL或外部模式。有关更多信息，请参见使用指定的最小值和最大值进行优化(嵌入式编码)．

请注意

的弱学习者最小值参数不饱和或剪辑实际的弱学习器输出信号。

编程使用

块参数：WeakLearnerOutMin

类型:字符向量

值：“[]”|标量

默认的：“[]”

`弱学习者最大值`-用于范围检查的弱学习者输出的最大值
`［］`(默认)|标量

Simulink检测的弱学习者输出范围的上值。

Simulink使用最大值执行:

参数范围检查一些块(参见为块参数指定最小值和最大值(模型))．
模拟范围检查(见指定信号范围(模型)而且启用模拟范围检查(模型))．
定点数据类型的自动伸缩。
优化从模型生成的代码。这种优化可以删除算法代码，并影响一些模拟模式的结果，如SIL或外部模式。有关更多信息，请参见使用指定的最小值和最大值进行优化(嵌入式编码)．

请注意

的弱学习者最大值参数不饱和或剪辑实际的弱学习器输出信号。

编程使用

块参数：WeakLearnerOutMax

类型:字符向量

值：“[]”|标量

默认的：“[]”

模型的例子

使用回归集成预测块预测响应

训练一个具有最优超参数的回归集合模型，然后使用RegressionEnsemble预测块进行响应预测。

打开实时脚本

块特征

数据类型	`布尔`\|`双`\|`不动点`\|`一半`\|`整数`\|`单`
直接引线	`是的`
多维信号	`没有`
适应信号	`没有`
讨论二阶导数过零检测	`没有`

选择功能

你可以使用MATLAB函数块预测决策树集合的目标函数(RegressionEnsemble，RegressionBaggedEnsemble,或CompactRegressionEnsemble)．示例请参见用MATLAB函数块预测类标签．

当决定是否使用RegressionEnsemble预测在统计和机器学习工具箱™库中的预测函数，考虑以下情况:

如果使用“统计和机器学习工具箱”库块，则可以使用定点的工具(定点设计师)将浮点模型转换为定点模型。
控件必须为MATLAB函数块启用对可变大小数组的支持预测函数。
如果使用MATLAB函数块，则可以使用MATLAB函数在同一个MATLAB函数块中进行预测前后的预处理或后处理。

扩展功能

C/ c++代码生成
使用仿真软件生成C和c++代码®编码器™。

定点转换
使用定点设计器设计和模拟定点系统。

版本历史

在R2021a中引入

另请参阅

块

RegressionSVM预测|RegressionTree预测|RegressionNeuralNetwork预测|RegressionGP预测|ClassificationEnsemble预测

RegressionEnsemble预测

描述

港口

输入

x-预测数据行向量|列向量

依赖关系

输出

yfit——预测响应标量

参数

主要

选择训练过的机器学习模型-回归集合模型ensMdl(默认)|RegressionEnsemble对象|RegressionBaggedEnsemble对象|CompactRegressionEnsemble对象

编程使用

数据类型

整数舍入模式-定点运算的舍入模式地板上(默认)|天花板|收敛|最近的|轮|简单的|零

编程使用

整数溢出时饱和-溢流处理方法从(默认)|在

编程使用

锁定输出数据类型设置，防止定点工具更改-防止定点工具覆盖数据类型从(默认)|在

编程使用

输出数据类型—yfit输出的数据类型继承:汽车(默认)|双|单|一半|int8|uint8|int16|uint16|int32|uint32|int64|uint64|布尔|fixdt (16)|fixdt (1 16 0)|fixdt(1, 16日2 ^ 0,0)|<数据类型表达式>

编程使用

输出最小- yfit输出范围检查的最小值［］(默认)|标量

编程使用

输出最大- yfit输出的最大值的范围内检查［］(默认)|标量

编程使用

弱学习器数据类型-弱学习者输出的数据类型继承:汽车(默认)|双|单|一半|int8|uint8|int16|uint16|int32|uint32|int64|uint64|布尔|fixdt (16)|fixdt (1 16 0)|fixdt(1, 16日2 ^ 0,0)|<数据类型表达式>

编程使用

弱学习者最小值-用于范围检查的弱学习者输出的最小值［］(默认)|标量

编程使用

弱学习者最大值-用于范围检查的弱学习者输出的最大值［］(默认)|标量

编程使用

模型的例子

使用回归集成预测块预测响应

块特征

选择功能

扩展功能

C/ c++代码生成使用仿真软件生成C和c++代码®编码器™。

定点转换使用定点设计器设计和模拟定点系统。

版本历史

另请参阅

块

对象

功能

主题

`x`-预测数据
行向量|列向量

`yfit`——预测响应
标量

`选择训练过的机器学习模型`-回归集合模型
`ensMdl`(默认)|`RegressionEnsemble`对象|`RegressionBaggedEnsemble`对象|`CompactRegressionEnsemble`对象

`整数舍入模式`-定点运算的舍入模式
`地板上`(默认)|`天花板`|`收敛`|`最近的`|`轮`|`简单的`|`零`

`整数溢出时饱和`-溢流处理方法
`从`(默认)|`在`

`锁定输出数据类型设置，防止定点工具更改`-防止定点工具覆盖数据类型
`从`(默认)|`在`

`输出数据类型`—yfit输出的数据类型
`继承:汽车`(默认)|`双`|`单`|`一半`|`int8`|`uint8`|`int16`|`uint16`|`int32`|`uint32`|`int64`|`uint64`|`布尔`|`fixdt (16)`|`fixdt (1 16 0)`|`fixdt(1, 16日2 ^ 0,0)`|`<数据类型表达式>`

`输出最小`- yfit输出范围检查的最小值
`［］`(默认)|标量

`输出最大`- yfit输出的最大值的范围内检查
`［］`(默认)|标量

`弱学习器数据类型`-弱学习者输出的数据类型
`继承:汽车`(默认)|`双`|`单`|`一半`|`int8`|`uint8`|`int16`|`uint16`|`int32`|`uint32`|`int64`|`uint64`|`布尔`|`fixdt (16)`|`fixdt (1 16 0)`|`fixdt(1, 16日2 ^ 0,0)`|`<数据类型表达式>`

`弱学习者最小值`-用于范围检查的弱学习者输出的最小值
`［］`(默认)|标量

`弱学习者最大值`-用于范围检查的弱学习者输出的最大值
`［］`(默认)|标量

C/ c++代码生成
使用仿真软件生成C和c++代码®编码器™。

定点转换
使用定点设计器设计和模拟定点系统。