分类

使用支持向量机（SVM）分类器对观测值进行一类和二类分类万博1manbetx

库:

统计和机器学习工具箱/分类

描述

的<年代pan class="block">分类块使用SVM分类对象对观测值进行分类(分类VM或CompactClassificationSVM)用于一类和二类（二进制）分类。
通过指定包含对象的工作空间变量的名称，将经过训练的SVM分类对象导入到块中。输入端口<年代trong class="guilabel">x接收观测（预测器数据）和输出端口<年代trong class="guilabel">标签返回观察的预测类标签。您可以添加可选的输出端口<年代trong class="guilabel">分数返回预测的班级分数或后验概率。

港口

输入

全部展开

x-预测数据
行向量|列向量

预测器数据，指定为一个观测值的列向量或行向量。
依赖关系

中的变量<年代trong class="guilabel">x必须与训练由指定的SVM模型的预测变量具有相同的顺序<年代trong class="guilabel">选择经过训练的机器学习模型．

如果你设定“标准化”,真的在里面fitcsvm在训练SVM模型时，将<年代pan class="block">分类块的价值标准化<年代trong class="guilabel">x使用中的平均值和标准偏差亩和西格玛SVM模型的属性（分别）。

数据类型：仅有一个的|双重的|一半|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64|布尔值|定点

输出

全部展开

标签-预测类标签
标量

预测的类标签，作为标量返回。
依赖关系

一节课的学习，<年代trong class="guilabel">标签表示正类的值。

对于两个班的学习，<年代trong class="guilabel">标签是产生最大得分或最大后验概率的类。

数据类型：仅有一个的|双重的|一半|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64|布尔值|定点|列举

分数-预测的班级分数或后验概率
标量| 1×2矢量

预测类分数或后验概率，对于一个类的学习返回标量，对于两个类的学习返回1×2向量。

一节课的学习，<年代trong class="guilabel">分数是正类的分类分数。您无法获得一个类学习的后验概率。

对于两个班的学习，<年代trong class="guilabel">分数是一个1乘2的向量。

元素的第一和第二个元素<年代trong class="guilabel">分数对应于否定类的分类分数(svmMdl.ClassNames（1）)和积极类(svmMdl.ClassNames（2）),分别为,svmMdlSVM模型是否由<年代trong class="guilabel">选择经过训练的机器学习模型.你可以使用一会的属性svmMdl检查负类名和正类名。

如果您使用菲特罗斯特或fitSVMPosterior,然后<年代trong class="guilabel">分数包含类后验概率。否则，<年代trong class="guilabel">分数包含班级分数。

依赖关系

要启用该端口，请选中为预测的班级分数添加输出端口上<年代trong class="guilabel">主要的“块参数”对话框的选项卡。
数据类型：仅有一个的|双重的|一半|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64|布尔值|定点

参数

全部展开

主要的

选择经过训练的机器学习模型-支持向量机分类模型
svmMdl（默认）|分类VM反对|CompactClassificationSVM对象

指定包含分类VM反对或CompactClassificationSVM对象
当你使用fitcsvm，以下限制适用：

预测器数据不能包括分类预测器(逻辑，明确的，烧焦，一串或单间牢房)。如果在表格中提供培训数据，则预测值必须为数字(双重的或仅有一个的)。此外，您不能使用“CategoricalPredictors”名称值参数。若要在模型中包含分类预测值，请使用dummyvar在拟合模型之前。

价值“分数变换”名称值参数不能为空“因弗罗吉特”或者一个匿名函数。对于一个预测新观测值后验概率的块，将一个经过训练的SVM模型传递给菲特罗斯特或fitSVMPosterior．

价值“内核函数”名称-值参数必须为“高斯”(同)“rbf”，默认为一节课学习），“线性”(默认为两节课学习)，或者“多项式”．

编程使用

块参数：TrainedLearner

类型:工作空间变量

价值观：分类VM反对|CompactClassificationSVM对象

默认值:“svmMdl”

为预测的班级分数添加输出端口-增加第二个输出端口预测类得分
关（默认）|在…上

选中该复选框以包括第二个输出端口<年代trong class="guilabel">分数在<年代pan class="block">分类块。
编程使用

块参数：ShowOutputScore

类型:特征向量

价值观：“关”|“开”

默认值:“关”

数据类型
定点操作参数

整数舍入模式-定点操作的舍入模式
地板（默认）|天花板|会聚性的|最近的|圆形的|简单的|零

指定定点操作的舍入模式。有关详细信息，请参阅舍入（定点设计器）．
块参数始终舍入到最接近的可表示值。要控制块参数的舍入，请使用MATLAB输入表达式<年代up>®将函数舍入掩码字段。
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' | 'Round' | '最简单' | '零'

默认值:“地板”

整数溢出饱和-溢出作用方法
关（默认）|在…上

指定溢出是否饱和或缠绕。

行动基本原理对溢流的影响实例

选中此复选框(在…上).

您的模型可能存在溢出，并且您希望在生成的代码中提供显式的饱和保护。

溢出会饱和到数据类型所能表示的最小值或最大值。

所需的最大值int8（有符号8位整数）数据类型可以表示为127。任何大于此最大值的块运算结果都会导致8位整数溢出。选中此复选框后，块输出在127处饱和。类似地，块输出在最小输出值–128处饱和。

清除此复选框(关).

您希望优化生成代码的效率。
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，请参阅排除信号范围误差(万博1manbetx模型)．

溢出换行到数据类型可以表示的适当值。

所需的最大值int8（有符号8位整数）数据类型可以表示为127。任何大于此最大值的块运算结果都会导致8位整数溢出。清除复选框后，软件将导致溢出的值解释为int8，这可能会产生意外结果。例如，130（二进制1000 0010）的块结果表示为int8is–126。

编程使用

块参数：饱和积分溢出

类型:特征向量

价值观：“关”|“开”

默认值:“关”

根据定点工具的更改锁定输出数据类型设置-防止定点工具重写数据类型
关（默认）|在…上

选择此参数可防止定点工具覆盖为块指定的数据类型。有关详细信息，请参阅使用锁定输出数据类型设置（定点设计器）．
编程使用

块参数：磅秤

类型:特征向量

价值观：“关”|“开”

默认值:“关”

数据类型

标签数据类型-标签输出的数据类型
继承:通过反向传播继承|继承:汽车|双重的|仅有一个的|一半|int8|uint8|int16|uint16|int32|uint32|int64|uint64|布尔值|fixdt（1,16）|fixdt（1,16,0）|fixdt（1,16,2^0,0）|枚举：<类名>|<数据类型>表达

指定数据的数据类型<年代trong class="guilabel">标签输出。该类型可以继承、指定为枚举数据类型或表示为数据类型对象，如万博1manbetxSimulink.NumericType．
选择继承选项时，软件的行为如下所示：

继承:通过反向传播继承（数字和逻辑标签的默认值）-Simulink自动确定万博1manbetx<年代trong class="guilabel">标签数据类型在数据类型传播期间块的数据类型传播(万博1manbetx模型))。在这种情况下，块使用下游块或信号对象的数据类型。

继承:汽车(默认为非数字标签)—块使用自定义枚举数据类型变量。例如，假设指定的工作区变量名选择经过训练的机器学习模型是myMdl，类标签为第一类和第二类．然后,相应的<年代trong class="guilabel">标签值是myMdl_enumLabels.class_1和myMdl_.class_2。该块使用matlab.lang.makeValidName函数。

有关数据类型的详细信息，请参见信号的控制数据类型(万博1manbetx模型)．
点击<年代trong class="guibutton">显示数据类型助手按钮<年代pan class="guiicon">显示<年代trong class="guilabel">数据类型助手，它可以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(万博1manbetx模型)．
依赖关系

所支持的万博1manbetx数据类型依赖于指定的模型中使用的标签选择经过训练的机器学习模型．

如果模型使用数字或逻辑标签，则支持的数据类型为万博1manbetx继承:通过反向传播继承（违约），双重的，仅有一个的，一半，int8，uint8，int16，uint16，int32，uint32，int64，uint64，布尔值、固定点和数据类型对象。

如果模型使用非数字标签，则支持的数据类型为万博1manbetx继承:汽车（违约），枚举：<类名>，以及数据类型对象。

编程使用

块参数：LabelDataTypeStr

类型：字符向量

价值观：“继承:通过反向传播继承”|'继承：自动'|“双人”|“单身”|“一半”|“int8”|‘uint8’|“int16”|‘uint16’|“int32”|‘uint32’|“int64”|“uint64”|“布尔”|‘fixdt（1,16）’|‘fixdt（1,16,0）’|'fixdt（1,16,2^0,0）'|“枚举：”|“< >数据类型表达”

违约：“继承:通过反向传播继承”（用于数字和逻辑标签）|'继承：自动'（对于非数字标签）

标签最低-用于范围检查的标签输出的最小值
[]（默认）|标量

较低的<年代trong class="guilabel">标签Simulink的输出范围万博1manbetx<年代up>®检查。
万博1manbetxSimulink使用最小值来执行:

参数范围检查（参见指定块参数的最小值和最大值(万博1manbetx模型))为一些街区。

模拟范围检查（参见指定信号范围(万博1manbetx模型)和启用模拟范围检查(万博1manbetx模型)).

定点数据类型的自动缩放。

优化从模型生成的代码。此优化可删除算法代码并影响某些模拟模式（如SIL或外部模式）的结果。有关更多信息，请参阅使用指定的最小值和最大值进行优化（嵌入式编码器）．

请注意

的<年代trong class="guilabel">标签最低参数不饱和或剪裁实际值<年代trong class="guilabel">标签输出信号。使用饱和(万博1manbetx模型)取而代之的是封锁。

依赖关系

仅当指定的模型为选择经过训练的机器学习模型使用数字标签。
编程使用

块参数：LabelOutMin

类型：字符向量

价值观：'[]'|标量

违约：'[]'

标签最大值-用于范围检查的标签输出的最大值
[]（默认）|标量

上值<年代trong class="guilabel">标签Simulink检查的输出范围。万博1manbetx
万博1manbetxSimulink使用最大值来执行:

参数范围检查（参见指定块参数的最小值和最大值(万博1manbetx模型))为一些街区。

模拟范围检查（参见指定信号范围(万博1manbetx模型)和启用模拟范围检查(万博1manbetx模型)).

定点数据类型的自动缩放。

优化从模型生成的代码。此优化可删除算法代码并影响某些模拟模式（如SIL或外部模式）的结果。有关更多信息，请参阅使用指定的最小值和最大值进行优化（嵌入式编码器）．

请注意

的<年代trong class="guilabel">标签最大值参数不饱和或剪裁实际值<年代trong class="guilabel">标签输出信号。使用饱和(万博1manbetx模型)取而代之的是封锁。

依赖关系

仅当指定的模型为选择经过训练的机器学习模型使用数字标签。
编程使用

块参数：唇瓣

类型：字符向量

价值观：'[]'|标量

违约：'[]'

分数数据类型-分数输出的数据类型
继承:汽车（默认）|双重的|仅有一个的|一半|int8|uint8|int16|uint16|int32|uint32|int64|uint64|布尔值|fixdt（1,16）|fixdt（1,16,0）|fixdt（1,16,2^0,0）|<数据类型>表达

指定数据的数据类型<年代trong class="guilabel">分数输出。类型可以继承、直接指定或表示为数据类型对象，例如万博1manbetxSimulink.NumericType．
当您选择继承:汽车，块使用继承数据类型的规则。
有关数据类型的详细信息，请参见信号的控制数据类型(万博1manbetx模型)．
点击<年代trong class="guibutton">显示数据类型助手按钮<年代pan class="guiicon">显示<年代trong class="guilabel">数据类型助手，它可以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(万博1manbetx模型)．
编程使用

块参数：ScoreDataTypeStr

类型：字符向量

价值观：'继承：自动'|“双人”|“单身”|“一半”|“int8”|‘uint8’|“int16”|‘uint16’|“int32”|‘uint32’|“int64”|“uint64”|“布尔”|‘fixdt（1,16）’|‘fixdt（1,16,0）’|'fixdt（1,16,2^0,0）'|“< >数据类型表达”

违约：'继承：自动'

分数最低-范围检查的分数输出的最小值
[]（默认）|标量

较低的<年代trong class="guilabel">分数Simulink检查的输出范围。万博1manbetx
万博1manbetxSimulink使用最小值来执行:

参数范围检查（参见指定块参数的最小值和最大值(万博1manbetx模型))为一些街区。

模拟范围检查（参见指定信号范围(万博1manbetx模型)和启用模拟范围检查(万博1manbetx模型)).

定点数据类型的自动缩放。

优化从模型生成的代码。此优化可删除算法代码并影响某些模拟模式（如SIL或外部模式）的结果。有关更多信息，请参阅使用指定的最小值和最大值进行优化（嵌入式编码器）．

请注意

的<年代trong class="guilabel">分数最低参数不饱和或剪裁实际值<年代trong class="guilabel">分数信号。使用饱和(万博1manbetx模型)取而代之的是封锁。

编程使用

块参数：ScoreOutMin

类型：字符向量

价值观：'[]'|标量

违约：'[]'

得分上限—范围检查的最大分数输出值
[]（默认）|标量

上值<年代trong class="guilabel">分数Simulink检查的输出范围。万博1manbetx
万博1manbetxSimulink使用最大值来执行:

参数范围检查（参见指定块参数的最小值和最大值(万博1manbetx模型))为一些街区。

模拟范围检查（参见指定信号范围(万博1manbetx模型)和启用模拟范围检查(万博1manbetx模型)).

定点数据类型的自动缩放。

优化从模型生成的代码。此优化可删除算法代码并影响某些模拟模式（如SIL或外部模式）的结果。有关更多信息，请参阅使用指定的最小值和最大值进行优化（嵌入式编码器）．

请注意

的<年代trong class="guilabel">得分上限参数不饱和或剪裁实际值<年代trong class="guilabel">分数信号。使用饱和(万博1manbetx模型)取而代之的是封锁。

编程使用

块参数：ScoreOutMax

类型：字符向量

价值观：'[]'|标量

违约：'[]'

原始评分数据类型-未转换的分数数据类型
继承:汽车（默认）|双重的|仅有一个的|一半|int8|uint8|int16|uint16|int32|uint32|int64|uint64|布尔值|fixdt（1,16）|fixdt（1,16,0）|fixdt（1,16,2^0,0）|<数据类型>表达

指定内部未转换分数的数据类型。该类型可以继承、直接指定或表示为数据类型对象，如万博1manbetxSimulink.NumericType．
当您选择继承:汽车，块使用继承数据类型的规则。
有关数据类型的详细信息，请参见信号的控制数据类型(万博1manbetx模型)．
点击<年代trong class="guibutton">显示数据类型助手按钮<年代pan class="guiicon">显示<年代trong class="guilabel">数据类型助手，它可以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(万博1manbetx模型)．
依赖关系

仅当指定的模型为选择经过训练的机器学习模型使用得分转换“没有”（默认值，与“身份”).

如果模型不使用分数转换(“没有”或“身份”)，则可以使用指定分数数据类型分数数据类型．

如果模型使用的分数转换不是“没有”或“身份”，则可以使用此参数指定未转换原始分数的数据类型，并使用分数数据类型．

您可以通过指定“分数变换”参数Name-value，或通过更改分数变换培训后的财产。
编程使用

块参数：RawScoreDataTypeStr

类型：字符向量

价值观：'继承：自动'|“双人”|“单身”|“一半”|“int8”|‘uint8’|“int16”|‘uint16’|“int32”|‘uint32’|“int64”|“uint64”|“布尔”|‘fixdt（1,16）’|‘fixdt（1,16,0）’|'fixdt（1,16,2^0,0）'|“< >数据类型表达”

违约：'继承：自动'

最低原始分数-范围检查的最小未转换分数
[]（默认）|标量

Simulink检查的未转换分数范围的较低值。万博1manbetx
万博1manbetxSimulink使用最小值来执行:

参数范围检查（参见指定块参数的最小值和最大值(万博1manbetx模型))为一些街区。

模拟范围检查（参见指定信号范围(万博1manbetx模型)和启用模拟范围检查(万博1manbetx模型)).

定点数据类型的自动缩放。

优化从模型生成的代码。此优化可删除算法代码并影响某些模拟模式（如SIL或外部模式）的结果。有关更多信息，请参阅使用指定的最小值和最大值进行优化（嵌入式编码器）．

请注意

的<年代trong class="guilabel">最低原始分数参数不饱和或剪辑实际未转换的分数信号。

编程使用

块参数：罗尔斯考特明

类型：字符向量

价值观：'[]'|标量

违约：'[]'

原始分数上限-范围检查的最大未转换分数
[]（默认）|标量

Simulink检查的未转换分数范围的上限值。万博1manbetx
万博1manbetxSimulink使用最大值来执行:

参数范围检查（参见指定块参数的最小值和最大值(万博1manbetx模型))为一些街区。

模拟范围检查（参见指定信号范围(万博1manbetx模型)和启用模拟范围检查(万博1manbetx模型)).

定点数据类型的自动缩放。

优化从模型生成的代码。此优化可删除算法代码并影响某些模拟模式（如SIL或外部模式）的结果。有关更多信息，请参阅使用指定的最小值和最大值进行优化（嵌入式编码器）．

请注意

的<年代trong class="guilabel">原始分数上限参数不饱和或剪辑实际未转换的分数信号。

编程使用

块参数：RawScoreOutMax

类型：字符向量

价值观：'[]'|标量

违约：'[]'

内核数据类型-核计算数据类型
双重的（默认）|仅有一个的|一半|int8|uint8|int16|uint16|int32|int64|uint64|uint32|布尔值|fixdt（1,16）|fixdt（1,16,0）|fixdt（1,16,2^0,0）|<数据类型>表达

指定用于内核计算的参数的数据类型。该类型可以直接指定，也可以表示为数据类型对象，例如万博1manbetxSimulink.NumericType．
的<年代trong class="guilabel">内核数据类型参数指定不同参数的数据类型，具体取决于指定SVM模型的核函数类型“内核函数”训练SVM模型时的名称值参数。

“内核函数”价值数据类型

“高斯”或“rbf” 内核数据类型指定平方距离的数据类型<年代pan class="inlineequation"> $D^{2} ＝ {为 x - 年代为}^{2}$ 对于高斯核<年代pan class="inlineequation"> $G （ x ，年代）＝经验（ - D^{2} ）$ 哪里x是观察和分析的预测数据年代是一个支持万博1manbetx向量。

“线性” 内核数据类型指定线性核函数输出的数据类型<年代pan class="inlineequation"> $G （ x ，年代）＝ x 年代＇$ 哪里x是观察和分析的预测数据年代是一个支持万博1manbetx向量。

“多项式” 内核数据类型指定多项式核函数输出的数据类型<年代pan class="inlineequation"> $G （ x ，年代）＝ {（ 1 + x 年代＇）}^{p}$ 哪里x是观察的预测数据，年代是支持向量万博1manbetx，然后呢p是一个多项式核函数阶。

有关数据类型的详细信息，请参见信号的控制数据类型(万博1manbetx模型)．
点击<年代trong class="guibutton">显示数据类型助手按钮<年代pan class="guiicon">显示<年代trong class="guilabel">数据类型助手，它可以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(万博1manbetx模型)．
编程使用

块参数：内核数据类型

类型：字符向量

价值观：“双人”|“单身”|“一半”|“int8”|‘uint8’|“int16”|‘uint16’|“int32”|‘uint32’|“uint64”|“int64”|“布尔”|‘fixdt（1,16）’|‘fixdt（1,16,0）’|'fixdt（1,16,2^0,0）'|“< >数据类型表达”

违约：“双人”

核极小值-用于范围检查的最小内核计算值
[]（默认）|标量

Simulink检查的内核计算内部变量范围的较低值。万博1manbetx
万博1manbetxSimulink使用最小值来执行:

参数范围检查（参见指定块参数的最小值和最大值(万博1manbetx模型))为一些街区。

模拟范围检查（参见指定信号范围(万博1manbetx模型)和启用模拟范围检查(万博1manbetx模型)).

定点数据类型的自动缩放。

优化从模型生成的代码。此优化可删除算法代码并影响某些模拟模式（如SIL或外部模式）的结果。有关更多信息，请参阅使用指定的最小值和最大值进行优化（嵌入式编码器）．

请注意

的<年代trong class="guilabel">核极小值参数不饱和或剪裁实际内核计算值信号。

编程使用

块参数：核外蛋白

类型：字符向量

价值观：'[]'|标量

违约：'[]'

内核最大-用于范围检查的最大内核计算值
[]（默认）|标量

Simulink检查的内核计算内部变量范围的上限值。万博1manbetx
万博1manbetxSimulink使用最大值来执行:

参数范围检查（参见指定块参数的最小值和最大值(万博1manbetx模型))为一些街区。

模拟范围检查（参见指定信号范围(万博1manbetx模型)和启用模拟范围检查(万博1manbetx模型)).

定点数据类型的自动缩放。

优化从模型生成的代码。此优化可删除算法代码并影响某些模拟模式（如SIL或外部模式）的结果。有关更多信息，请参阅使用指定的最小值和最大值进行优化（嵌入式编码器）．

请注意

的<年代trong class="guilabel">内核最大参数不饱和或剪裁实际内核计算值信号。

编程使用

块参数：克内洛特马克斯

类型：字符向量

价值观：'[]'|标量

违约：'[]'

范例

使用ClassificationSVM预测块预测类标签

在Simulink®中使用ClassificationSVM预测块进行标签预测。该块接受一个观测值（预测数据），并使用经过训练的万博1manbetx支持向量机（SVM）分类模型返回观测值的预测类标签和类分数。万博1manbetx

打开实时脚本

块特征

数据类型

布尔值|双重的|列举|定点|一半|整数|仅有一个的

直接馈通

对

多维信号

不

可变大小信号

不

讨论二阶导数过零检测

不

更多关于

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分类分数

支持向量机分类分分类观测x是到的符号距离x到决策边界，范围从-∞ 到+∞. 一个班级的正面分数表明x被预测会在那个班。如果分数为负数，则表明情况并非如此。
正类分类分数<年代pan class="inlineequation"> $f （ x ）$ 为训练后的支持向量机分类函数。<年代pan class="inlineequation"> $f （ x ）$ 这也是该模型的数值预测响应x，或预测得分x进入积极的课堂。

$f （ x ）＝ \sum_{j ＝ 1}^{n} α_{j} y_{j} G （ x_{j} ， x ） + b ，$

哪里<年代pan class="inlineequation"> $（ α_{1} ， ... ， α_{n} ， b ）$ 是估计的SVM参数，<年代pan class="inlineequation"> $G （ x_{j} ， x ）$ 是预测值空间中的点积x和支持向量，和包万博1manbetx括训练集观察值。负类分类得分x，或预测得分x进入否定类，是——f（x).
如果G（x<年代ub>j，x) =x<年代ub>j”x（线性核），然后分数函数减少到

$f （ x ）＝（ x / 年代） ” β + b ．$

年代是内核规模和β是拟合线性系数的向量。
有关详细信息，请参阅理解支持向量机万博1manbetx．

后验概率

的后验概率是给定数据，某个观测值属于某一特定类别的概率。
对于支持向量机，后验概率是分数的函数P（年代)这一观察j她在上课k1 ={1,}。

对于可分离类，后验概率是阶跃函数

$P （ {年代}_{j} ）＝｛ \begin{array}{l} \begin{matrix} 0 ； & 年代 < \underset{y_{k} ＝ - 1}{最大值} {年代}_{k} \end{matrix} \\ \begin{matrix} π ； & \underset{y_{k} ＝ - 1}{最大值} {年代}_{k} \leq {年代}_{j} \leq \underset{y_{k} ＝ + 1}{闵} {年代}_{k} \end{matrix} \\ \begin{matrix} 1 ； & {年代}_{j} > \underset{y_{k} ＝ + 1}{闵} {年代}_{k} \end{matrix} \end{array} ，$

地点:

年代<年代ub>j这是观察的分数j．

+1和–1分别表示正类和负类。

π是观察结果为正的先验概率。

对于不可分类，后验概率为S形函数

$P （ {年代}_{j} ）＝ \frac{1}{1 + 经验（一个 {年代}_{j} + B ）} ，$

参数在哪里一个和B分别为斜率参数和截距参数。

先验概率

的先验概率某一类的相对频率是该一类观察结果在总体中出现的相对频率。

提示

如果您使用的是线性SVM模型，并且它有许多支持向量，那么预测(分类观察)可能会很慢。万博1manbetx为了有效地基于线性支持向量机模型对观测数据进行分类，需要将支持向量从万博1manbetx分类VM或CompactClassificationSVM通过使用discard万博1manbetxSupportVectors．

替代功能

可以将MATLAB功能块与预测SVM分类对象的目标函数(分类VM或CompactClassificationSVM)。有关示例，请参阅利用MATLAB函数块预测类标签．
在决定是否使用<年代pan class="block">分类统计和机器学习工具箱中的块™ 库或具有预测功能考虑如下：

如果使用统计和机器学习工具箱库块，则可以使用<年代trong class="tool">定点的工具（定点设计器）将浮点模型转换为定点。

万博1manbetx对于具有的MATLAB功能块，必须启用对可变大小数组的支持预测函数。

如果您使用MATLAB函数块，您可以使用MATLAB函数在同一个MATLAB函数块中进行预测之前或之后的预处理或后处理。

兼容性考虑

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的默认值<年代trong class="guilabel">标签数据类型是继承:通过反向传播继承用于数字和逻辑标签，以及继承:汽车对于非数字标签

R2021a中的行为发生了变化

从R2021a开始，默认的数据类型值和支持的数据类型万博1manbetx<年代trong class="guilabel">标签数据类型参数取决于指定的模型中使用的标签选择经过训练的机器学习模型．默认值为继承:通过反向传播继承用于数字和逻辑标签，以及继承:汽车对于非数字标签。
如果您指定<年代trong class="guilabel">标签数据类型作为继承:通过反向传播继承对于非数字标签或继承:继承“常量值”，然后将值更改为继承:汽车．

的默认值<年代trong class="guilabel">分数数据类型和<年代trong class="guilabel">原始评分数据类型是继承:汽车

R2021a中的行为发生了变化

从R2021a开始，参数的默认值<年代trong class="guilabel">分数数据类型和<年代trong class="guilabel">原始评分数据类型是继承:汽车．

具体说明<年代trong class="guilabel">内核数据类型作为数据类型名称或数据类型对象

R2021a中的行为发生了变化

从R2021a开始<年代trong class="guilabel">内核数据类型参数不支持继承的选项。您可以指定万博1manbetx<年代trong class="guilabel">内核数据类型作为受支持万博1manbetx的数据类型名称或数据类型对象。

扩展能力

C/C++代码生成
使用Simulink®编码器生成C和C++代码™.万博1manbetx

定点转换
使用定点设计器设计和模拟定点系统™.

另请参阅

阻碍

ClassificationTree预测|<年代pan itemscope itemtype="//www.tianjin-qmedu.com/help/schema/MathWorksDocPage/SeeAlso" itemprop="seealso">分类编码预测|<年代pan itemscope itemtype="//www.tianjin-qmedu.com/help/schema/MathWorksDocPage/SeeAlso" itemprop="seealso">回归预测

对象

分类VM|<年代pan itemscope itemtype="//www.tianjin-qmedu.com/help/schema/MathWorksDocPage/SeeAlso" itemprop="seealso">CompactClassificationSVM

功能

预测|<年代pan itemscope itemtype="//www.tianjin-qmedu.com/help/schema/MathWorksDocPage/SeeAlso" itemprop="seealso">fitcsvm

主题

使用ClassificationTree预测块预测类标签

使用ClassificationsImple Predict块预测类标签

利用MATLAB函数块预测类标签

在R2020b中引入

行动	基本原理	对溢流的影响	实例
选中此复选框(`在…上`).	您的模型可能存在溢出，并且您希望在生成的代码中提供显式的饱和保护。	溢出会饱和到数据类型所能表示的最小值或最大值。	所需的最大值`int8`（有符号8位整数）数据类型可以表示为127。任何大于此最大值的块运算结果都会导致8位整数溢出。选中此复选框后，块输出在127处饱和。类似地，块输出在最小输出值–128处饱和。
清除此复选框(`关`).	您希望优化生成代码的效率。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，请参阅排除信号范围误差(万博1manbetx模型)．	溢出换行到数据类型可以表示的适当值。	所需的最大值`int8`（有符号8位整数）数据类型可以表示为127。任何大于此最大值的块运算结果都会导致8位整数溢出。清除复选框后，软件将导致溢出的值解释为`int8`，这可能会产生意外结果。例如，130（二进制1000 0010）的块结果表示为`int8`is–126。

`“内核函数”`价值	数据类型
`“高斯”`或`“rbf”`	内核数据类型指定平方距离的数据类型<年代pan class="inlineequation"> $D^{2} ＝ {为 x - 年代为}^{2}$ 对于高斯核<年代pan class="inlineequation"> $G （ x ，年代）＝经验（ - D^{2} ）$ 哪里x是观察和分析的预测数据年代是一个支持万博1manbetx向量。
`“线性”`	内核数据类型指定线性核函数输出的数据类型<年代pan class="inlineequation"> $G （ x ，年代）＝ x 年代＇$ 哪里x是观察和分析的预测数据年代是一个支持万博1manbetx向量。
`“多项式”`	内核数据类型指定多项式核函数输出的数据类型<年代pan class="inlineequation"> $G （ x ，年代）＝ {（ 1 + x 年代＇）}^{p}$ 哪里x是观察的预测数据，年代是支持向量万博1manbetx，然后呢p是一个多项式核函数阶。

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数据类型	`布尔值`\|`双重的`\|`列举`\|`定点`\|`一半`\|`整数`\|`仅有一个的`
直接馈通	`对`
多维信号	`不`
可变大小信号	`不`
讨论二阶导数过零检测	`不`

分类

描述

港口

输入

x-预测数据行向量|列向量

依赖关系

输出

标签-预测类标签标量

依赖关系

分数-预测的班级分数或后验概率标量| 1×2矢量

依赖关系

参数

主要的

选择经过训练的机器学习模型-支持向量机分类模型svmMdl（默认）|分类VM反对|CompactClassificationSVM对象

编程使用

为预测的班级分数添加输出端口-增加第二个输出端口预测类得分关（默认）|在…上

编程使用

数据类型

整数舍入模式-定点操作的舍入模式地板（默认）|天花板|会聚性的|最近的|圆形的|简单的|零

编程使用

整数溢出饱和-溢出作用方法关（默认）|在…上

编程使用

根据定点工具的更改锁定输出数据类型设置-防止定点工具重写数据类型关（默认）|在…上

编程使用

标签数据类型-标签输出的数据类型继承:通过反向传播继承|继承:汽车|双重的|仅有一个的|一半|int8|uint8|int16|uint16|int32|uint32|int64|uint64|布尔值|fixdt（1,16）|fixdt（1,16,0）|fixdt（1,16,2^0,0）|枚举：<类名>|<数据类型>表达

依赖关系

编程使用

标签最低-用于范围检查的标签输出的最小值[]（默认）|标量

依赖关系

编程使用

标签最大值-用于范围检查的标签输出的最大值[]（默认）|标量

依赖关系

编程使用

分数数据类型-分数输出的数据类型继承:汽车（默认）|双重的|仅有一个的|一半|int8|uint8|int16|uint16|int32|uint32|int64|uint64|布尔值|fixdt（1,16）|fixdt（1,16,0）|fixdt（1,16,2^0,0）|<数据类型>表达

编程使用

分数最低-范围检查的分数输出的最小值[]（默认）|标量

编程使用

得分上限—范围检查的最大分数输出值[]（默认）|标量

编程使用

原始评分数据类型-未转换的分数数据类型继承:汽车（默认）|双重的|仅有一个的|一半|int8|uint8|int16|uint16|int32|uint32|int64|uint64|布尔值|fixdt（1,16）|fixdt（1,16,0）|fixdt（1,16,2^0,0）|<数据类型>表达

依赖关系

编程使用

最低原始分数-范围检查的最小未转换分数[]（默认）|标量

编程使用

原始分数上限-范围检查的最大未转换分数[]（默认）|标量

编程使用

内核数据类型-核计算数据类型双重的（默认）|仅有一个的|一半|int8|uint8|int16|uint16|int32|int64|uint64|uint32|布尔值|fixdt（1,16）|fixdt（1,16,0）|fixdt（1,16,2^0,0）|<数据类型>表达

编程使用

核极小值-用于范围检查的最小内核计算值[]（默认）|标量

编程使用

内核最大-用于范围检查的最大内核计算值[]（默认）|标量

编程使用

范例

使用ClassificationSVM预测块预测类标签

块特征

更多关于

分类分数

后验概率

先验概率

提示

替代功能

兼容性考虑

的默认值<年代trong class="guilabel">标签数据类型是继承:通过反向传播继承用于数字和逻辑标签，以及继承:汽车对于非数字标签

的默认值<年代trong class="guilabel">分数数据类型和<年代trong class="guilabel">原始评分数据类型是继承:汽车

具体说明<年代trong class="guilabel">内核数据类型作为数据类型名称或数据类型对象

扩展能力

C/C++代码生成使用Simulink®编码器生成C和C++代码™.万博1manbetx

定点转换使用定点设计器设计和模拟定点系统™.

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对象

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`x`-预测数据
行向量|列向量

`标签`-预测类标签
标量

`分数`-预测的班级分数或后验概率
标量| 1×2矢量

`选择经过训练的机器学习模型`-支持向量机分类模型
`svmMdl`（默认）|`分类VM`反对|`CompactClassificationSVM`对象

`为预测的班级分数添加输出端口`-增加第二个输出端口预测类得分
`关`（默认）|`在…上`

`整数舍入模式`-定点操作的舍入模式
`地板`（默认）|`天花板`|`会聚性的`|`最近的`|`圆形的`|`简单的`|`零`

`整数溢出饱和`-溢出作用方法
`关`（默认）|`在…上`

`根据定点工具的更改锁定输出数据类型设置`-防止定点工具重写数据类型
`关`（默认）|`在…上`

`标签最低`-用于范围检查的标签输出的最小值
`[]`（默认）|标量

`标签最大值`-用于范围检查的标签输出的最大值
`[]`（默认）|标量

`分数数据类型`-分数输出的数据类型
`继承:汽车`（默认）|`双重的`|`仅有一个的`|`一半`|`int8`|`uint8`|`int16`|`uint16`|`int32`|`uint32`|`int64`|`uint64`|`布尔值`|`fixdt（1,16）`|`fixdt（1,16,0）`|`fixdt（1,16,2^0,0）`|`<数据类型>表达`

`分数最低`-范围检查的分数输出的最小值
`[]`（默认）|标量

`得分上限`—范围检查的最大分数输出值
`[]`（默认）|标量

`原始评分数据类型`-未转换的分数数据类型
`继承:汽车`（默认）|`双重的`|`仅有一个的`|`一半`|`int8`|`uint8`|`int16`|`uint16`|`int32`|`uint32`|`int64`|`uint64`|`布尔值`|`fixdt（1,16）`|`fixdt（1,16,0）`|`fixdt（1,16,2^0,0）`|`<数据类型>表达`

`最低原始分数`-范围检查的最小未转换分数
`[]`（默认）|标量

`原始分数上限`-范围检查的最大未转换分数
`[]`（默认）|标量

`内核数据类型`-核计算数据类型
`双重的`（默认）|`仅有一个的`|`一半`|`int8`|`uint8`|`int16`|`uint16`|`int32`|`int64`|`uint64`|`uint32`|`布尔值`|`fixdt（1,16）`|`fixdt（1,16,0）`|`fixdt（1,16,2^0,0）`|`<数据类型>表达`

`核极小值`-用于范围检查的最小内核计算值
`[]`（默认）|标量

`内核最大`-用于范围检查的最大内核计算值
`[]`（默认）|标量

的默认值<年代trong class="guilabel">标签数据类型是`继承:通过反向传播继承`用于数字和逻辑标签，以及`继承:汽车`对于非数字标签

的默认值<年代trong class="guilabel">分数数据类型和<年代trong class="guilabel">原始评分数据类型是`继承:汽车`

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定点转换
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