予測用のコード生成とコーダーコンフィギュアラーの使用による更新- MATLAB和Simu万博1manbetxlink MathWorks日本

予測用のコード生成とコーダーコンフィギュアラーの使用による更新

コーダーコンフィギュアラーには,コード生成オプションの設定,C / c++コードの生成,および生成されたコード内のモデルパラメーターの更新を行うための便利な機能があります。

コード生成オプションを設定し,オブジェクトのプロパティを使用してモデルパラメーターのコーダー属性を指定します。
generateCodeを使用して,モデルの関数预测および更新に対してC / c++コードを生成します。これには,MATLAB^®编码器™が必要です。
コードを再生成せずに,生成されたC / c++コードのモデルパラメーターを更新します。この機能により,新しいデータまたは設定でモデルに再学習をさせるときに,C / c++コードの再生成,再展開および再確認に必要な作業が低減されます。モデルパラメーターを更新する前に,validatedUpdateInputsを使用して更新対象のモデルパラメーターを検証および抽出します。

次のフローチャートは,コーダーコンフィギュアラーを使用した関数预测および更新に対するコード生成のワークフローを示します。

次の表に,サポートされる機械学習モデルに対応するコーダーコンフィギュアラーオブジェクトを示します。

モデル	コーダーコンフィギュアラーオブジェクト
マルチクラス分類用の二分決定木	`ClassificationTreeCoderConfigurer`
1クラスおよびバイナリ分類用のSVM	`ClassificationSVMCoderConfigurer`
バイナリ分類用の線形モデル	`ClassificationLinearCoderConfigurer`
SVMモデルおよび線形モデル用のマルチクラスモデル	`ClassificationECOCCoderConfigurer`
回帰用の二分決定木	`RegressionTreeCoderConfigurer`
サポートベクターマシン(SVM)回帰	`RegressionSVMCoderConfigurer`
線形回帰	`RegressionLinearCoderConfigurer`

詳細と例については,コーダーコンフィギュアラーオブジェクトのリファレンスページを参照してください。