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サポートベクターマシン(SVM)分类器を使用して観测値を分类据/p>
は,学習済みのサポートベクターマシン(SVM)分類モデル据code class="literal">SVMModel据/code>に基づいて、テーブルまたは行列据code class="literal">X据/code>内の予测子データに対する予测クラスラベルのベクトルを返します。学习済みのSVMモデルは,完全でもコンパクトでもかまいません。据/p>
标签据/code>
=预测(据a href="//www.tianjin-qmedu.com/jp/help/stats/#bt74bzo_sep_shared-SVMModel" class="intrnllnk">SVMModel据/code>那据a href="//www.tianjin-qmedu.com/jp/help/stats/#mw_bde43cb9-51ab-4cbf-992b-8ac2b2877736" class="intrnllnk">
X据/code>)据/code>
[据a href="//www.tianjin-qmedu.com/jp/help/stats/#mw_d348509d-3d30-409d-b889-d0ed859a842a" class="intrnllnk">
は,ラベルが特定のクラスから派生する尤度を示すスコアの行列(据code class="argument">分数据/code>)も返します。SVMの場合,尤度の尺度は据a href="//www.tianjin-qmedu.com/jp/help/stats/classreg.learning.classif.compactclassificationsvm.predict.html" class="intrnllnk">分類スコア据/a>またはクラス据a href="//www.tianjin-qmedu.com/jp/help/stats/classreg.learning.classif.compactclassificationsvm.predict.html" class="intrnllnk">事后确率据/a>です。据code class="literal">X据/code>内の各観测値について,予测クラスラベルは,すべてのクラスの中で最大のスコアに対応します。据/p>
标签据/code>那据a href="//www.tianjin-qmedu.com/jp/help/stats/#mw_606ce41c-e0f0-42bb-91f5-f24e9fdc08f5" class="intrnllnk">
分数据/code>]=预测(据a href="//www.tianjin-qmedu.com/jp/help/stats/#bt74bzo_sep_shared-SVMModel" class="intrnllnk">
SVMModel据/code>那据a href="//www.tianjin-qmedu.com/jp/help/stats/#mw_bde43cb9-51ab-4cbf-992b-8ac2b2877736" class="intrnllnk">
X据/code>)据/code>
分類に線形 支持向量机モデルを使用しており、多数のサポート ベクターがモデルに含まれている場合、予測方式に据code class="literal">预测据/code>を使用すると低速になる可能性があります。線形 支持向量机モデルに基づく観測値の分類を効率的に行うには、据a href="//www.tianjin-qmedu.com/jp/help/stats/classreg.learning.classif.compactclassificationsvm.discardsupportvectors.html">discard万博1manbetxSupportVectors据/code>を使用してサポートベクターをモデルオブジェクトから削除します。据/p>
既定では,モデルのカーネル関数に関係なく,MATLAB据S.up>®据/S.up>はスコア関数の双対表現を使用して学習済みのSVMモデルに基づく観測値の分類を行います。具体的には,次のようになります。据/p>
この予測方式では、学習済みのサポート ベクターと α 係数が必要です (SVM)モデルの据code class="literal">万博1manbetxSupportVectors据/code>および据code class="literal">α据/code>プロパティを参照)。据/p>
既定では、普拉特の方法据a href="//www.tianjin-qmedu.com/jp/help/stats/classreg.learning.classif.compactclassificationsvm.predict.html" class="intrnllnk">[1]据/a>を使用して最适な事后确率が计算されます。据/p>
10分割交差検证を実行します。据/p>
交差検証で返されたスコアにシグモイド関数のパラメーターをあてはめます。据/p>
あてはめたシグモイド关数に交差検证スコアを入力することにより,事后确率を推定します。据/p>
ソフトウェアは学习时に,事前确率をSVM目的关数に组み込みます。据/p>
SVMの場合,据code class="function">预测据/code>と据code class="function">resubPredict据/code>は,スコアが最大になる(事后确率が最大になる)クラスに観测値を分类します。分类器の学习の前に,平均コスト补正の适用により误分类コストが考虑されます。つまり,クラスの事前确率のベクトルP,误分类コスト行列C,および観测値の重みのベクトル瓦特に対して,次の条件を満たすように新しい観测値の重みのベクトル(W)が定义されます。据/p>
万博1manbetx®据/S.up>に 支持向量机分類モデルの予測を統合するには、统计和机器学习工具箱™ ライブラリにある据a href="//www.tianjin-qmedu.com/jp/help/stats/classificationsvmpredict.html">ClassificationSVM预测据/S.pan>ブロックを使用するか,MATLAB功能ブロックを关数据code class="function">预测据/code>と共に使用します。例については、据a href="//www.tianjin-qmedu.com/jp/help/stats/predict-class-labels-using-classification-svm-predict-block.html" class="a">分类ブロックの使用によるクラス ラベルの予測据/a>と据a href="//www.tianjin-qmedu.com/jp/help/stats/predict-class-labels-using-matlab-function-block.html" class="a">MATLAB函数ブロックの使用によるクラスラベルの予測据/a>を参照してください。据/p>
使用するアプローチを判断する際は,以下を考慮してください。据/p>
统计和机器学习工具箱ライブラリブロックを使用する场合,据S.trong class="tool">固定小数点ツール据/a>(定点设计器)据/S.pan>を使用して浮动小数点モデルを固定小数点に変换できます。据/p> MATLAB函数ブロックを関数据code class="function">预测据/code>と共に使用する場合は,可変サイズの配列に対するサポートを有効にしなければなりません。据/p> MATLAB功能ブロックを使用する场合,予测の前处理や后处理のために,同じMATLAB功能ブロック内でMATLAB关数を使用することができます。据/p>
[1] Platt, J.“支持向量机的概率输出和与正则似然方法的比较。”万博1manbetx大裕度分类器的进展。麻省理工学院出版社,1999,第61-74页。据/p>
分类VM据/code>
|据S.pan itemscope itemtype="//www.tianjin-qmedu.com/help/schema/MathWorksDocPage/SeeAlso" itemprop="seealso">CompactClassificationSVM据/code>
|据S.pan itemscope itemtype="//www.tianjin-qmedu.com/help/schema/MathWorksDocPage/SeeAlso" itemprop="seealso">fitcsvm据/code>
|据S.pan itemscope itemtype="//www.tianjin-qmedu.com/help/schema/MathWorksDocPage/SeeAlso" itemprop="seealso">fitSVMPosterior据/code>
|据S.pan itemscope itemtype="//www.tianjin-qmedu.com/help/schema/MathWorksDocPage/SeeAlso" itemprop="seealso">损失据/code>
|据S.pan itemscope itemtype="//www.tianjin-qmedu.com/help/schema/MathWorksDocPage/SeeAlso" itemprop="seealso">resubPredict据/code>