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火车模型以使用监督机器学习对数据进行分类
这分类学习者应用程序列车模型来分类数据。使用此应用程序,您可以使用各种分类器探索监督机器学习。您可以探索您的数据,选择功能,指定验证方案,列车模型和评估结果。您可以执行自动培训以搜索最佳分类模型类型,包括决策树,判别分析,支持向量机,Logistic回归,最近的邻居,天真贝叶斯和集合分类。万博1manbetx
您可以通过为数据提供已知的输入数据(观察或示例)和对数据的响应来执行监督机器学习(例如,标签或类)。您使用数据训练生成对新数据响应的预测的模型。要使用新数据的模型,或者了解程序分类,可以将模型导出到工作区或生成MATLAB®代码重新创建培训的模型。
小费
要开始,在分类器列表中,请尝试所有速度训练一系列型号。看自动分类器培训。
马铃薯
统计和机器学习工具箱™
笔记:分类学习者没有提供从文件,代码生成或并行模型培训导入数据Matlab Online™。
MATLAB TOOLSTRIP:在应用标签,下面机器学习,单击“应用”图标。
matlab命令提示符:输入ClassificationSlearner.。
ClassificationSlearner.
fitcdiscr.
Fitcecoc.
fitcensemble.
Fitcknn.
fitcsvm.
fitctree
Fitglm.
您单击了与此MATLAB命令对应的链接:
在MATLAB命令窗口中输入它来运行命令。Web浏览器不支持MATLAB命令。万博1manbetx
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