支持向量机(SVM)回归模型的编码器配置器万博1manbetx
一个回归vmcoderconfigurer
对象是SVM回归模型的编码器配置程序(RegressionSVM
要么CompactRegressionSVM
)。
编码器配置器提供了方便的特性来配置代码生成选项、生成C/ c++代码以及更新生成代码中的模型参数。
配置代码生成选项并使用对象属性指定SVM模型参数的编码器属性。
生成C/ c++代码预测
和更新
通过使用SVM回归模型的功能generateCode
.生成C/ c++代码需要马铃薯®编码器™.
更新生成的C / C ++代码中的模型参数,而无需重新生成代码。此功能可减少重新生成,重新部署和求解C / C ++代码所需的努力,当您使用新数据或设置重新启动SVM模型时。在更新模型参数之前,使用验证updateInpuls.
验证和提取要更新的模型参数。
此流程图显示了使用编码器配置器的代码生成工作流。
有关支持向量机回归模型的代码生成使用说明和限制,请参阅CompactRegressionSVM
,预测
, 和更新
.
通过使用培训SVM回归模型Fitrsvm.
,使用以下方法为模型创建一个编码器配置器learnerCoderConfigurer
.使用编码器配置器的属性来指定编码器属性预测
和更新
论点。然后,使用generateCode
根据指定的编码器属性生成C/ c++代码。
预测
争论属性的编码器属性预测
生成的代码中的函数参数。
X
- - - - - -预测器数据的编码器属性LearnerCoderInput
对象预测数据的编码器属性传递给生成的C / C ++代码预测
SVM回归模型的函数,指定为LearnerCoderInput
对象。
使用使用时创建编码器配置程序时learnerCoderConfigurer
函数,输入参数X
确定默认值LearnerCoderInput
编码器属性:
SizeVector
- 默认值是输入的数组大小X
.
VariableDimensions
- 这个值是[0 0]
(默认)或[1 0]
.
[0 0]
中指定的数组大小是固定的SizeVector
.
[1 0]
指示数组具有可变大小的行和固定大小的列。在本例中,第一个值SizeVector
是行数的上限,以及第二个值SizeVector
是列数。
数据类型
- 这个值是单身的
要么双倍的
.默认数据类型取决于输入的数据类型X
.
可调谐性
—必须为真的
, 意思是预测
在生成的C/ c++代码中总是包含预测器数据作为输入。
您可以使用点表示法修改编码器属性。例如,要生成接受带有三个预测变量的100个观察值的预测数据的C/ c++代码,指定这些编码器属性X
对于编码器配置程序配置
:
configurer.x.sizevector = [100 3];configur.x.datatype =.'双倍的';configurer.x.variaBolidimensions = [0 0];
[0 0]
表示第一和第二维度X
(分别观察次数和预测变量的数量)具有固定尺寸。
要允许生成的C / C ++代码接受最多100个观察的预测器数据,请指定这些编码器属性X
:
configurer.x.sizevector = [100 3];configur.x.datatype =.'双倍的';configur.x.variabledimensions = [1 0];
[1 0]
表示第一维度X
(观察次数)具有可变尺寸和第二维度X
(预测器变量的数量)具有固定大小。在该示例中指定的观测数量,100成为生成的C / C ++代码中允许的最大观察数。要允许任何数量的观察,请指定绑定为正
.
NumOutputs
- - - - - -输出数量预测
更新
争论属性的编码器属性更新
生成的代码中的函数参数。的更新
函数将培训的模型和新型号参数作为输入参数,并返回包含新参数的模型的更新版本。要启用更新生成的代码中的参数,则需要在生成代码之前指定参数的编码器属性。用一个LearnerCoderInput
对象指定每个参数的编码器属性。默认属性值基于输入参数中的模型参数MDL.
的learnerCoderConfigurer
.
Α
- - - - - -编码器属性对偶问题系数LearnerCoderInput
对象双问题系数的编码器属性(Α
SVM回归模型),指定为aLearnerCoderInput
对象。
属性的默认属性值LearnerCoderInput
对象基于输入参数MDL.
的learnerCoderConfigurer
:
SizeVector
- 默认值是(年代,1)
, 在哪里年代
支持向量的个数是多少万博1manbetxMDL.
.
VariableDimensions
- 这个值是[0 0]
(默认)或[1 0]
.
[0 0]
中指定的数组大小是固定的SizeVector
.
[1 0]
指示数组具有可变大小的行和固定大小的列。在本例中,第一个值SizeVector
是行数的上限,以及第二个值SizeVector
是列数。
数据类型
- 这个值是'单身的'
要么'双倍的'
.默认数据类型与用于训练的训练数据的数据类型一致MDL.
.
可调谐性
-如果你用线性核函数训练一个模型,并使用万博1manbetxdiscard万博1manbetxSupportVectors
,这个值必须是错误的
.否则,该值必须为真的
.
bet
- - - - - -原始线性问题系数的编码器属性LearnerCoderInput
对象原始线性问题系数的编码器属性(bet
SVM回归模型),指定为aLearnerCoderInput
对象。
属性的默认属性值LearnerCoderInput
对象基于输入参数MDL.
的learnerCoderConfigurer
:
SizeVector
—必须为(1页)
, 在哪里p
是预测因子的数量MDL.
.
VariableDimensions
—必须为[0 0]
,表示数组大小如规定固定SizeVector
.
数据类型
- 这个值是'单身的'
要么'双倍的'
.默认数据类型与用于训练的训练数据的数据类型一致MDL.
.
可调谐性
-如果你用线性核函数训练一个模型,并使用万博1manbetxdiscard万博1manbetxSupportVectors
,这个值必须是真的
.否则,该值必须为错误的
.
偏见
- - - - - -偏置术语的编码器属性LearnerCoderInput
对象偏差项的编码器属性(偏见
SVM回归模型),指定为aLearnerCoderInput
对象。
属性的默认属性值LearnerCoderInput
对象基于输入参数MDL.
的learnerCoderConfigurer
:
SizeVector
—必须为[1 1]
.
VariableDimensions
—必须为[0 0]
,表示数组大小如规定固定SizeVector
.
数据类型
- 这个值是'单身的'
要么'双倍的'
.默认数据类型与用于训练的训练数据的数据类型一致MDL.
.
可调谐性
—必须为真的
.
亩
- - - - - -编码器属性的预测手段LearnerCoderInput
对象预测器意味着的编码器属性(亩
SVM回归模型),指定为aLearnerCoderInput
对象。
属性的默认属性值LearnerCoderInput
对象基于输入参数MDL.
的learnerCoderConfigurer
:
规模
- - - - - -内核比例参数的编码器属性LearnerCoderInput
对象核心缩放参数的编码器属性(KernelParameters
。规模
SVM回归模型),指定为aLearnerCoderInput
对象。
属性的默认属性值LearnerCoderInput
对象基于输入参数MDL.
的learnerCoderConfigurer
:
SizeVector
—必须为[1 1]
.
VariableDimensions
—必须为[0 0]
,表示数组大小如规定固定SizeVector
.
数据类型
- 这个值是'单身的'
要么'双倍的'
.默认数据类型与用于训练的训练数据的数据类型一致MDL.
.
可调谐性
- 默认值是真的
.
Sigma.
- - - - - -编码器属性预测器标准偏差LearnerCoderInput
对象预测标准偏差的编码属性(Sigma.
SVM回归模型),指定为aLearnerCoderInput
对象。
属性的默认属性值LearnerCoderInput
对象基于输入参数MDL.
的learnerCoderConfigurer
:
万博1manbetx支持监视器
- - - - - -支持向量的编码属性万博1manbetxLearnerCoderInput
对象支持向量的编码属性(万博1manbetx万博1manbetx支持监视器
SVM回归模型),指定为aLearnerCoderInput
对象。
属性的默认属性值LearnerCoderInput
对象基于输入参数MDL.
的learnerCoderConfigurer
:
SizeVector
- 默认值是[s,p]
, 在哪里年代
是支持向量的个数,和万博1manbetxp
是预测因子的数量MDL.
.
VariableDimensions
- 这个值是[0 0]
(默认)或[1 0]
.
[0 0]
中指定的数组大小是固定的SizeVector
.
[1 0]
指示数组具有可变大小的行和固定大小的列。在本例中,第一个值SizeVector
是行数的上限,以及第二个值SizeVector
是列数。
数据类型
- 这个值是'单身的'
要么'双倍的'
.默认数据类型与用于训练的训练数据的数据类型一致MDL.
.
可调谐性
-如果你用线性核函数训练一个模型,并使用万博1manbetxdiscard万博1manbetxSupportVectors
,这个值必须是错误的
.否则,该值必须为真的
.
OutputFileName
- - - - - -生成的C / C ++代码的文件名'回归vmmodel'
(默认)|字符向量生成的C/ c++代码的文件名,指定为字符向量。
的目标函数generateCode
的回归vmcoderconfigurer
使用此文件名生成C / C ++代码。
文件名不得包含空格,因为它们可以在某些操作系统配置中导致代码生成失败。此外,名称必须是有效的MATLAB函数名称。
创建编码器配置程序后配置
,您可以使用点表示法指定文件名。
configurer.outputfilename =.“myModel”;
数据类型:字符
verb
- - - - - -冗长水平真的
(逻辑1)(默认)|错误的
(逻辑0)详细级别,指定为真的
(逻辑1)或错误的
(逻辑0)。详细级别控制命令行中通知消息的显示。
价值 | 描述 |
---|---|
真的 (逻辑1) |
当您对参数的编码器属性的更改导致其他相关参数的更改发生更改时,软件显示通知消息。 |
错误的 (逻辑0) |
该软件不显示通知消息。 |
要在生成的代码中启用更新计算机学习模型参数,您需要在生成代码之前配置参数的编码器属性。参数的编码器属性彼此依赖,因此软件将依赖项存储为配置约束。如果通过使用编码器配置器修改参数的编码器属性,并且修改需要随后改变其他从属参数来满足配置约束,则软件改变了从属参数的编码器属性。冗长级别确定软件是否显示出用于这些后续更改的通知消息。
创建编码器配置程序后配置
,您可以使用点表示法修改详细程度。
configur.verbose = false;
数据类型:逻辑
要自定义代码生成工作流程,请使用generateFiles
函数和下面三个属性Codegen.
(MATLAB编码器),而不是使用generateCode
函数。
在生成两个入口点函数文件(predict.m
和更新..
)通过使用generateFiles
功能,您可以根据代码生成工作流修改这些文件。例如,您可以修改predict.m
文件以包含数据预处理,或者可以将这些入口点函数添加到另一个代码生成项目中。然后,您可以通过使用Codegen.
(MATLAB编码器)功能和Codegen.
适用于修改的入境点函数或代码生成项目的参数。使用本节中描述的三个属性作为设置的起点Codegen.
论点。
CodeGenerationArguments.
- - - - - -Codegen.
参数此属性是只读的。
Codegen.
(MATLAB编码器)参数,指定为单元格数组。
此属性使您能够自定义代码生成工作流。使用generateCode
功能如果您不需要自定义工作流程。
而不是使用generateCode
使用编码器配置程序配置
,您可以生成C / C ++代码,如下所示:
generateFiles(配置器)cgArgs = configuration . codegenerationarguments;codegen (cgArgs {}):
CGARGS.
因此在呼叫之前Codegen.
.
修改的其他属性配置
,软件更新CodeGenerationArguments.
相应的属性。
数据类型:细胞
PredictInputs
- - - - - -输入参数的预测
编码器。PrimitiveType
对象此属性是只读的。
入口点函数的输入参数predict.m
对于代码生成,指定为一个单元格数组编码器。PrimitiveType
(MATLAB编码器)对象。的编码器。PrimitiveType
对象中存储的预测器数据的编码器属性X
财产。
如果修改预测器数据的编码器属性,则软件更新编码器。PrimitiveType
相应的对象。
的编码器。PrimitiveType
对象PredictInputs
相当于configurer.codegenerationArguments {6}
对于编码器配置程序配置
.
数据类型:细胞
UpdateInputs
- - - - - -可调输入参数列表更新
编码器。PrimitiveType
对象此属性是只读的。
入口点函数的可调输入参数列表更新..
对于代码生成,指定为结构的单元格数组,包括编码器。PrimitiveType
(MATLAB编码器)对象。每一个编码器。PrimitiveType
对象包含可调机器学习模型参数的编码器属性。
如果您使用编码器配置器属性修改模型参数的编码器属性(更新
争论属性),然后软件更新相应的编码器。PrimitiveType
相应的对象。如果您指定了可调谐性
机器学习模型参数的属性错误的
,然后软件删除相应的编码器。PrimitiveType
对象来自UpdateInputs
列表。
结构在UpdateInputs
相当于configurer.codegenerationArguments {3}
对于编码器配置程序配置
.
数据类型:细胞
generateCode |
使用编码器配置器生成C/ c++代码 |
generateFiles |
产生马铃薯使用编码器配置器生成代码的文件 |
验证updateInpuls. |
验证和提取机器学习模型参数更新 |
训练一个机器学习模型,然后生成代码预测
和更新
使用编码器配置器来函数模型。
加载Carsmall.
数据集和训练支持向量机(SVM)回归模型。万博1manbetx
负载Carsmall.X =(功率、重量);Y = MPG;mdl = fitrsvm(x,y);
MDL.
是A.RegressionSVM
对象。
控件创建一个编码器配置器RegressionSVM
模型通过使用learnerCoderConfigurer
.指定预测器数据X
.的learnerCoderConfigurer
函数使用输入X
配置编码器属性预测
函数的输入。
CONFIGURER = LERERNERCODERCONFIGURER(MDL,X)
Configurer = RegressionsVMCoderConfigurer具有属性:更新输入:Alpha:[1x1 LearnercoderInput] SupportVectors:[1x1 Lear万博1manbetxnercoderInput]尺度:[1x1 LearnercoderInput]偏置:[1x1 LearnercoderInput]预测输入:X:[1x1学习者划线算]代码生成参数:NumOutputs:1 outputFileName:'回归vmmmodel'属性,方法
配置
是A.回归vmcoderconfigurer
对象是一个编码器配置程序RegressionSVM
对象。
要生成C / C ++代码,您必须访问正确配置的C / C ++编译器。MATLAB编码器定位并使用支持的安装编译器。万博1manbetx您可以使用梅克斯
-设置
查看和更改默认编译器。有关更多详细信息,请参阅更改默认编译器.
为预测
和更新
支持向量机回归模型(MDL.
)的默认设置。
Generatecode(Configurer)
GenerateCode在输出文件夹中创建这些文件:'Initialize.m','predict.m','update.m','reclessionsvmmodel.mat'
的generateCode
函数完成这些动作:
生成MATLAB文件所需的生成代码,包括两个入口点函数predict.m
和更新..
为预测
和更新
函数MDL.
,分别。
创建一个名为回归vmmodel.
对于两个入口点函数。
控件中创建MEX函数的代码codegen \ mex \ regressionsvmmodel
文件夹。
将MEX函数复制到当前文件夹。
显示的内容predict.m
,更新..
, 和初始化..
文件通过使用类型
函数。
类型predict.m
函数varargout = predict(x,varargin)%#codegen%by matlab,03-oct-2020 19:22:33 [varargout {1:nargout}] =初始化('predict',x,varargin {:});结尾
类型更新..
功能更新(varargin)%#codegen%by matlab,03-oct-2020 19:22:33初始化('更新',varargin {:});结尾
类型初始化..
函数[varargout] = initialize(命令,varargin)%#codegen%by matlab,03-oct-2020 19:22:33编码器.inline('总是')持久模型如果是isempty(模型)模型= loadlearnerforcoder('回归vmmodel。垫');结束开关(命令)案例'更新'%更新结构字段:alpha%supportsvectors%scale%bias model =更新(型万博1manbetx号,varargin {:});案例'预测'%预测输入:x x = varargin {1};如果nargin == 2 [varargout {1:nargout}] = predict(model,x);否则pvPairs = cell(1,nargin-2);对于i = 1:nargin-2 pvPair {1,i} = varargin {i + 1};结束[varargout {1:nargout}] = predict(model,x,pvpaess {:});结束结束
使用部分数据集列万博1manbetx车支持向量机(SVM)模型,并为模型创建一个编码器配置器。使用编码器配置器的属性指定SVM模型参数的编码器属性。使用编码器配置器的对象函数来生成C代码,该代码预测新的预测器数据的响应。然后使用整个数据集重新恢复模型,并在生成的代码中更新参数而无需重新生成代码。
火车模型
加载Carsmall.
数据集和训练支持向量机回归模型使用前50个观察。
负载Carsmall.X =(功率、重量);Y = MPG;Mdl = fitrsvm (X (1:50:), Y (1:50));
MDL.
是A.RegressionSVM
对象。
创建编码器配置程序
控件创建一个编码器配置器RegressionSVM
模型通过使用learnerCoderConfigurer
.指定预测器数据X
.的learnerCoderConfigurer
函数使用输入X
配置编码器属性预测
函数的输入。
configurer = LearnerCoderConfigurer(MDL,x(1:50,:));
配置
是A.回归vmcoderconfigurer
对象是一个编码器配置程序RegressionSVM
对象。
指定参数的编码器属性
指定支持向量机回归模型参数的编码器属性,以便您可以在重新训练模型后更新生成代码中的参数。此示例指定要传递给生成代码的预测器数据的编码器属性,以及支持向量机回归模型的支持向量的编码器属性。万博1manbetx
首先,指定的编码器属性X
因此,生成的代码接受任何数量的观察。修改SizeVector
和VariableDimensions
属性。的SizeVector
属性指定预测器数据大小的上限,以及VariableDimensions
属性指定预测器数据的每个维度是具有可变大小还是固定大小。
configurer.x.sizevector = [INF 2];configurer.x.variabledimensions = [true false];
第一维度的大小是观察的数量。在这种情况下,代码指定大小的上限是正
大小是可变的,也就是说X
可以有任何数量的观察结果。如果您不知道生成代码时的观察次数,则此规范很方便。
第二维度的大小是预测变量的数量。必须为机器学习模型固定此值。X
包含两个预测器,因此SizeVector
属性必须是两个和值VariableDimensions
属性必须是错误的
.
如果使用新数据或不同的设置重新恢复SVM模型,则支持向量的数量可能会有所不同。万博1manbetx因此,指定编码器属性万博1manbetx支持监视器
这样您就可以在生成的代码中更新支持向量。万博1manbetx
configurer.万博1manbetxsupportVectors.sizevector = [250 2];
alpha的Sizevector属性已被修改为满足配置约束。
configurer.万博1manbetxSupportVectors.VariableDimensions = [true false];
Alpha的VariaBlowImensions属性已被修改为满足配置约束。
的编码器属性万博1manbetx支持监视器
,然后软件修改的编码器属性Α
以满足配置约束。如果修改一个参数的编码器属性需要随后更改其他相关参数以满足配置约束,则软件更改相关参数的编码器属性。
生成代码
要生成C / C ++代码,您必须访问正确配置的C / C ++编译器。MATLAB编码器定位并使用支持的安装编译器。万博1manbetx您可以使用梅克斯
-设置
查看和更改默认编译器。有关更多详细信息,请参阅更改默认编译器.
采用generateCode
生成的代码预测
和更新
支持向量机回归模型(MDL.
)的默认设置。
Generatecode(Configurer)
GenerateCode在输出文件夹中创建这些文件:'Initialize.m','predict.m','update.m','reclessionsvmmodel.mat'
generateCode
生成生成代码所需的MATLAB文件,包括两个入口点函数predict.m
和更新..
为预测
和更新
函数MDL.
,分别。然后generateCode
创建一个名为mex函数回归vmmodel.
的两个入口点函数codegen \ mex \ regressionsvmmodel
文件夹并将MEX函数复制到当前文件夹。
验证生成的代码
通过一些预测数据来验证是否是预测
功能MDL.
和预测
MEX函数中的函数返回相同的预测响应。要在具有多个入口点的MEX函数中调用一个入门点函数,请将函数名称指定为第一个输入参数。
YFIT =预测(MDL,x);YFIT_MEX = REGERRIONSVMMODEL('预测', X);
yfit_mex.
可能包括舍入差异与yfit
.在这种情况下,比较yfit
和yfit_mex.
,允许小容差。
找到(abs (yfit-yfit_mex) > 1 e-6)
ans = 0x1空双列向量
对比证实了yfit
和yfit_mex.
在宽容范围内相同1 e-6
.
在生成的代码中重新训练模型和更新参数
使用整个数据集重新训练模型。
RetrowingMDL = FITRSVM(X,Y);
使用提取要更新的参数验证updateInpuls.
.该函数检测修改后的模型参数returatedmdl.
并验证修改的参数值是否满足参数的编码器属性。
params = validatedupdateInputs(Configurer,HetrowingMDL);
更新生成的代码中的参数。
RegressionSVMModel ('更新',params)
验证生成的代码
比较来自的输出预测
功能returatedmdl.
和预测
在更新的MEX函数中的功能。
YFIT =预测(再次检索了,x);YFIT_MEX = REGERRIONSVMMODEL('预测', X);找到(abs (yfit-yfit_mex) > 1 e-6)
ans = 0x1空双列向量
对比证实了yfit
和yfit_mex.
在宽容范围内相同1E-6
.
LearnerCoderInput
对象编码器配置器使用LearnerCoderInput
对象指定编码器属性预测
和更新
输入参数。
一个LearnerCoderInput
对象具有以下属性以指定生成的代码中的输入参数数组的属性。
属性名称 | 描述 |
---|---|
SizeVector |
数组大小如果相应的话 数组大小的上界,如果对应 |
VariableDimensions |
指示阵列的每个维度是否具有可变大小或固定大小的指示器,指定为
|
数据类型 |
数组的数据类型 |
可调谐性 |
指示指示是否或不是 如果指定其他属性值 |
创建编码器配置程序后,您可以使用点表示法修改编码器属性。例如,指定系数的编码器属性Α
编码器配置程序配置
如下:
configuration . alpha . sizevector = [100 1];configurer.Alpha.VariableDimensions = [1 0];configurer.Alpha.DataType ='双倍的';
verb
),真的
(默认),然后软件在修改机器学习模型参数的编码器属性时显示通知消息,并且修改改变了其他相关参数的编码器属性。
你点击一个链接对应于这个MATLAB命令:
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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