主要内容

이번역페이지는최신내용을담고있지않습니다。최신내용을문으로보려면여기를클릭하십시오。

분류학습기

머신러닝지도학습을사용하여데이터를분류하도록모델훈련시키기

페이지내모두확장

설명

분류학습기앱은데이터를분류하도록모델을훈련시킵니다。이앱을사용하면다양한분류기를사용하여머신러닝지도학습을수행해볼수있습니다。데이터를탐색하고,특징을선택하고,검증방식을지정하고,모델을훈련시키고,결과를평가할수있습니다。자동화된훈련을수행하여결정트리,판별분석,서포트벡터머신,로지스틱회귀,최근접이웃,나이브베이즈,커널근삿값,앙상블및신경망분류등최적의분류모델유형을검색할수있습니다。

알려진입력데이터세트(관측값또는예)제와이데이터에대해알려진응답변수(레이블또는클래스)를제공하여머신러닝지도학습을수행할수있습니다。데이터를사용하여새데이터에대한응답변수의예측값을생성하는모델을훈련시킵니다。새데이터에이모델을사용하거나프로그래밍방식으로분류하는방법에대해자세히알아보려면,모델을작업공간으로내보내거나MATLAB®코드를생성하여훈련된모델을재생성하십시오。

팁

시작하려면분류기목록에서모든빠른훈련을사용하여엄선된모델로훈련시켜보십시오。자동화된분류기훈련항목을참조하십시오。

필필

  • MATLAB

  • 统计和机器学习工具箱™

分类学习者应用

분류학습기앱열기

  • Matlab툴스트립:앱탭의머신러닝에서앱아이콘을클릭합니다。

  • Matlab명령프롬프트:classificationLearner를입력합니다。

예제

프로그래밍방식으로사용

모두 확장

classificationLearner는분류학습기앱을열거나，이미열려있는경우이앱으로포커스를이동합니다。

ResponseVarName classificationLearner(台)은분류학습기앱을열고"수에서새세션"대화상자에资源描述테이블에포함된데이터를채웁니다。문자형벡터또는string형스칼라로지정된ResponseVarName수는클래스레이블을포함하는资源描述의응답변수이름입니다。资源描述의나머지변수는예측변수입니다。

classificationLearner(资源描述,Y)는분류학습기앱을열고"수에서새세션"대화상자에资源描述테이블의예측변수와벡터Y의클래스레이블을채웁니다。응답 변수Y를直言형배열,문자형배열,字符串형배열,논리형벡터,숫자형벡터또는문자형벡터로구성된셀형배열로지정할수있습니다。

classificationLearner (X, Y)는분류학습기앱을열고"수에서새세션"대화상자에n×p예측변수행렬X및벡터Y의n클래스레이블을채웁니다。X의각행은하나의관측값에대응되고，각열은하나의변수에대응됩니다。Y의 길이와X의행개수는동일해야합니다。

classificationLearner (___、名称、值)는위에열거된구문에나와있는입력인수조합과함께다음이름——값인수중하나이상을사용하여교차검증옵션을지정합니다。예를들어，“KFold”,10을지정하여10겹교차검@체계를사용할수있습니다。

  • “CrossVal”은교차검플래그로，“上”(디폴트값)또는“关闭”로지정됩니다。“上”을지정하면앱이5겹교차검@을사용합니다。“关闭”를지정하면앱이재대입검을사용합니다。

    “坚持”또는“KFold”이름-값수를사용하여“CrossVal”교차검설정을재정의할수있습니다。이러한，수는한번에하나만지정할수있습니다。

  • “坚持”은[0.05,0.5]범위의숫자형스칼라로지정되며홀드아웃검증에사용되는데이터의비율입니다。나머지데이터는훈련(및지정된경우검정)에사용됩니다。

  • “KFold”는[2,50]범위의양의정수로지정되며교차검弄清에사용할겹의개수입니다。

  • “TestDataFraction”은[0,0.5]범위의숫자형스칼라로지정되며검정에사용하도록예약된데이터의비율입니다。

classificationLearner(文件名)은文件名에저장되어있는세션을분류학습기앱으로엽니다。文件名인수는문자형벡터또는字符串형스칼라로지정되며분류학습기세션파일의이름과파일의경로(이파일이현재폴더에있지않은경우)를포함해야합니다。이파일의확장자는.mat여야합니다。

제한 사항

  • 분류학습기는MATLAB在线™에서MATLAB生产服务器™로모델을배포하는것을지원하지않습니다。

버전 내역

R2015a에개발됨

참고 항목

앱

함수

Baidu
map