RegressionTree预测

使用回归树模型预测的反应

自从R2021a

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库:
统计和机器学习工具箱/回归

描述

的RegressionTree预测块预测反应使用回归树对象(RegressionTree或CompactRegressionTree)。

回归训练对象导入到块通过指定工作空间变量的名称包含对象。输入端口x收到一个观察(预测数据),输出端口yfit返回一个预测反应的观察。

例子

预测使用RegressionTree预测块的反应

在仿真软件中使用响应预测RegressionTree预测块®。万博1manbetx块接受一个观察预测(预测数据)并返回响应的观测使用训练回归树模型。

打开生活的脚本

港口

输入

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x- - - - - -预测数据
行向量|列向量

预测数据,指定为一个行或列向量的观察。

中的变量x必须有相同的订单预测变量指定的模型训练吗选择训练的机器学习模型。

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

预测的反应,作为一个标量返回。

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

选择训练的机器学习模型- - - - - -回归树模型
`treeMdl`(默认)|`RegressionTree`对象|`CompactRegressionTree`对象

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

当你训练模型通过使用fitrtree以下限制:

预测数据不包括分类预测(逻辑,分类,字符,字符串,或细胞)。如果你提供训练数据表中,预测必须数字(双或单)。同时,你不能使用CategoricalPredictors名称-值参数。包括分类预测模型中,利用预处理dummyvar在拟合模型。
的值ResponseTransform名称-值参数必须“没有”(默认)。
你不能使用代理分裂;的价值代理名称-值参数必须“关闭”(默认)。

编程使用

块参数:TrainedLearner

类型:工作空间变量

价值观:RegressionTree对象|CompactRegressionTree对象

默认值:“treeMdl”

数据类型

定点操作参数

整数舍入模式- - - - - -舍入为定点操作模式
`地板上`(默认)|`天花板`|`收敛`|`最近的`|`轮`|`简单的`|`零`

指定定点运算的舍入模式。有关更多信息,请参见舍入(定点设计师)。

块参数都调整到最近的价值。控制块参数的舍入,面具字段中输入一个表达式使用MATLAB^®舍入功能。

编程使用

块参数:RndMeth

类型:特征向量

价值观:“天花板”|“收敛”|“地板”|“最近”|“圆”|“简单”|“零”

默认值:“地板”

浸透在整数溢出- - - - - -溢出的方法操作
`从`(默认)|`在`

指定是否溢出饱和或包装。

行动基本原理对溢出的影响例子

行动	基本原理	对溢出的影响	例子
选择此复选框(`在`)。	你的模型有可能溢出,你要明确的饱和保护在生成的代码中。	溢出的最小值或最大值,数据类型可以表示。	的最大价值`int8`(签署了8位整数)数据类型可以表示是127。任何块操作结果大于8位整数的最大值会导致溢出。复选框选中,浸透在127块输出。同样,块输出饱和烃至少输出值为-128。
清除此复选框(`从`)。	你想优化生成的代码的效率。你想避免overspecifying一块如何处理超出范围的信号。有关更多信息,请参见解决信号范围错误(万博1manbetx模型)。	溢出包装到适当的数据类型可以表示的值。	的最大价值`int8`(签署了8位整数)数据类型可以表示是127。任何块操作结果大于8位整数的最大值会导致溢出。清除复选框,软件解释价值导致溢出`int8`,它可以产生意想不到的结果。例如,一个块的结果130(二进制1000 0010)表示`int8`是-126。

选择此复选框(在)。

你的模型有可能溢出,你要明确的饱和保护在生成的代码中。

溢出的最小值或最大值,数据类型可以表示。

的最大价值int8(签署了8位整数)数据类型可以表示是127。任何块操作结果大于8位整数的最大值会导致溢出。复选框选中,浸透在127块输出。同样,块输出饱和烃至少输出值为-128。

清除此复选框(从)。

你想优化生成的代码的效率。

你想避免overspecifying一块如何处理超出范围的信号。有关更多信息,请参见解决信号范围错误(万博1manbetx模型)。

溢出包装到适当的数据类型可以表示的值。

的最大价值int8(签署了8位整数)数据类型可以表示是127。任何块操作结果大于8位整数的最大值会导致溢出。清除复选框,软件解释价值导致溢出int8,它可以产生意想不到的结果。例如,一个块的结果130(二进制1000 0010)表示int8是-126。

编程使用

块参数:SaturateOnIntegerOverflow

类型:特征向量

价值观:”从“|”“

默认值:“关闭”

锁输出数据类型设置定点对变化的工具- - - - - -预防定点工具最重要的数据类型
`从`(默认)|`在`

选择这个参数来防止定点工具覆盖你指定的数据类型。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:”从“|”“

默认值:“关闭”

数据类型

输出数据类型- - - - - -yfit产出的数据类型
`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`

指定的数据类型yfit输出。直接指定的类型可以被继承,或者表示为一个数据类型对象等万博1manbetxSimulink.NumericType。

当您选择继承:汽车块使用规则,继承了一个数据类型。

关于数据类型的更多信息,请参阅控制信号的数据类型(万博1manbetx模型)。

单击显示数据类型的助理按钮来显示数据类型的助理帮助你设置数据类型属性。有关更多信息,请参见使用数据类型指定数据类型的助理(万博1manbetx模型)。

编程使用

块参数:OutDataTypeStr

类型:特征向量

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>的

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

指定的低价值yfit输出范围,仿真软件万博1manbetx^®检查。

万博1manbetx仿真软件使用最小值来执行:

(见参数范围检查一些块为块参数指定最小值和最大值(万博1manbetx模型))。
模拟范围检查(见指定信号范围(万博1manbetx模型)和启用模拟范围检查(万博1manbetx模型))。
定点的自动扩展数据类型。
优化的代码生成模型。这种优化可以删除算法代码和影响结果的仿真模式,如software-in-the-loop (SIL)模式或外部模式。有关更多信息,请参见优化使用指定的最小和最大值(嵌入式编码)。

请注意

的输出最小不饱和或剪辑的实际参数yfit信号。为此,使用饱和(万博1manbetx模型)块来代替。

编程使用

块参数:OutMin

类型:特征向量

值:“[]”|标量

默认的:“[]”

输出最大- - - - - -最大值yfit输出范围的检查
`[]`(默认)|标量

指定上的价值yfit模型检查的输出范围。万博1manbetx

万博1manbetx仿真软件使用最大值来执行:

(见参数范围检查一些块为块参数指定最小值和最大值(万博1manbetx模型))。
模拟范围检查(见指定信号范围(万博1manbetx模型)和启用模拟范围检查(万博1manbetx模型))。
定点的自动扩展数据类型。
优化的代码生成模型。这种优化可以删除算法代码和影响结果的仿真模式,如硅或外部模式。有关更多信息,请参见优化使用指定的最小和最大值(嵌入式编码)。

请注意

的输出最大不饱和或剪辑的实际参数yfit信号。为此,使用饱和(万博1manbetx模型)块来代替。

编程使用

块参数:OutMax

类型:特征向量

值:“[]”|标量

默认的:“[]”

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

您可以使用MATLAB的功能块预测目标函数的回归树对象(RegressionTree或CompactRegressionTree)。例如,看到的预测类标签使用MATLAB函数块。

在决定是否使用RegressionTree预测块的统计和机器学习工具箱™库或MATLAB函数块预测函数,考虑以下:

如果你使用统计和机器学习工具库,您可以使用定点的工具(定点设计师)一个浮点模型转换为定点。
万博1manbetx支持适应可变数组必须启用的MATLAB函数块预测函数。
如果使用MATLAB功能块,您可以使用MATLAB函数之前或之后预处理或后处理预测在同一MATLAB功能块。

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™。万博1manbetx

定点转换
设计和模拟使用定点定点系统设计师™。

版本历史

介绍了R2021a

另请参阅

块

RegressionSVM预测|RegressionEnsemble预测|RegressionNeuralNetwork预测|ClassificationTree预测

RegressionTree预测

描述

例子

预测使用RegressionTree预测块的反应

港口

输入

x- - - - - -预测数据行向量|列向量

输出

yfit- - - - - -预测响应标量

参数

主要

选择训练的机器学习模型- - - - - -回归树模型treeMdl(默认)|RegressionTree对象|CompactRegressionTree对象

编程使用

数据类型

整数舍入模式- - - - - -舍入为定点操作模式地板上(默认)|天花板|收敛|最近的|轮|简单的|零

编程使用

浸透在整数溢出- - - - - -溢出的方法操作从(默认)|在

编程使用

锁输出数据类型设置定点对变化的工具- - - - - -预防定点工具最重要的数据类型从(默认)|在

编程使用

输出数据类型- - - - - -yfit产出的数据类型继承: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

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- - - - - -最大值yfit输出范围的检查[](默认)|标量

编程使用

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™。万博1manbetx

定点转换设计和模拟使用定点定点系统设计师™。

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

选择训练的机器学习模型- - - - - -回归树模型
`treeMdl`(默认)|`RegressionTree`对象|`CompactRegressionTree`对象

整数舍入模式- - - - - -舍入为定点操作模式
`地板上`(默认)|`天花板`|`收敛`|`最近的`|`轮`|`简单的`|`零`

浸透在整数溢出- - - - - -溢出的方法操作
`从`(默认)|`在`

锁输出数据类型设置定点对变化的工具- - - - - -预防定点工具最重要的数据类型
`从`(默认)|`在`

输出数据类型- - - - - -yfit产出的数据类型
`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`

输出最小- - - - - -yfit输出范围检查的最小值
`[]`(默认)|标量

输出最大- - - - - -最大值yfit输出范围的检查
`[]`(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™。万博1manbetx

定点转换
设计和模拟使用定点定点系统设计师™。