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预测

回帰木の使用による応答の予測

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構文

YFIT =预测（MDL，x）

Yfit =预测(Mdl X、名称、值)

(Yfit、节点)=预测(＿＿＿）

説明

Yfit=预测（Mdl，X）は,完全またはコンパクトな回帰木Mdlに基因て，テーブルテーブル行列X内内の子データに対する予测応答ののををますますます。

Yfit=预测（Mdl，X，名称,值）は，1つ以上の名称,值ペア引数で指定された追加オプションを使用して,応答値を予測します。たとえば,Mdlを特定のレベルまで枝刈りした後に応答を予測するように指定できます。

［Yfit，节点] =预测（＿＿＿）は,前の構文の入力引数のいずれかを使用して,応答の予測ノード番号のベクトルも返します。

入力数

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`Mdl`- - - - - -学习済みの回帰木
`回归植物`モデルオブジェクト|`CompactRegressionTree`モデルオブジェクト

学習済みの分類木。回归植物またはCompactRegressionTreeモデルオブジェクトとして指定します。つまり,Mdlはfitrtree.または袖珍的がが学习済み済みモデルです。

`X`- - - - - -分類対象の予測子データ
数値行列|テーブル

分類対象の予測子データ。数値行列またはテーブルを指定します。

Xの各行は1つの観測値に対応し,各列は1つの変数に対応します。

数値行列の場合
- Xの列を構成する変数の順序は,Mdlに学習させた予測子変数の順序と同じでなければなりません。
- テーブル(たとえばTBL.)を使用してMdlに学習をさせた場合,TBL.に含まれている予測子変数がすべて数値変数であれば,Xを数量行列ににことができます。学摩时にTBL.内の数値予測子をカテゴリカルとして扱うには,fitrtree.の名前と値ののペアペア数分类预测器をを用ししてカテゴリカルカテゴリカルカテゴリカルをしししし同定同定ししTBL.に种类の异なる予测子阶数（数号および分类データ型など）が现出，Xが数値行列である場合,预测でエラーがスローさますます。
テーブルの结合
- 预测は,文字ベクトルの细胞配列ではない细胞配列や複数列の変数をサポートしません。
- テーブル(たとえばTBL.)を使用してMdlに学習をさせた場合,X内のすべての予測子変数は変数名およびデータ型が,Mdlに学習させた(Mdl。PredictorNamesに格納されている)変数と同じでなければなりません。ただし,Xの列の順序がTBL.の列の順序に対応する必要はありません。TBL.とXに追加ののの変のみみなどなどなどなどますますががことができますます，预测はこれらを無視します。
- 数値行列を使用してMdlに学習をさせた場合,Mdl。PredictorNames内の予測子名とX内の対応する予測子変数名が同じでなければなりません。学習時に予測子の名前を指定する方法については,fitrtree.の名前と値ののペアペア数PredictorNamesを参照してください。X内の予測子変数はすべて数値ベクトルでなければなりません。Xに追加ののの変のみみなどなどなどなどますますががことができますます，预测はこれらを無視します。

データ型：表格|双倍的|单

名前と値のペアの引数

オプションの名称,值引数のコンマ区切りペアを指定します。的名字は引数名で,价值は対応する値です。的名字は引用符で囲まなければなりません。name1，value1，...，namen，valuenのように,複数の名前と値のペアの引数を,任意の順番で指定できます。

`子树`- - - - - -枝刈りレベル
0(既定値) |非負の整数のベクトル|`“所有”`

枝刈りレベル。'子树'と昇順の非負の整数のベクトルまたは“所有”から構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。

ベクトルを指定する場合,すべての要素が0からmax（mdl.prunelist）の範囲になければなりません。0は枝刈りしない完全な木を,max（mdl.prunelist）は完全に枝刈りした木(つまり,ルートノードのみ)を表します。

“所有”を指定したた合，预测はすべての分木（枝刈り枝刈り全体）に作用し。これこれ，0:马克斯(Mdl.PruneList)を指定することと同じです。

预测では,子树でで指定されれたレベルレベルMdlの枝刈りを行ってから,対応する出力引数を推定します。子树のサイズにより,一部の出力引数のサイズが決まります。

子树を呼び出すために,MdlのPruneListプロパティまたはPruneAlphaプロパティを空にすることはできません。言い換えると,“删除”,“上”を設定してMdlを成長させるか,修剪をを用してMdlの枝刈りを行います。

例:“子树”,“所有”

データ型：单|双倍的|char|字符串

出力引数

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`Yfit`——予測した応答の値
数値列ベクトル

予测予测値。Xと同じ行数の数値列ベクトルとして返されます。Yfitの各行は，Xの対応する行に対してMdlに基因て予测し応答をを与えます。

`节点`——ノード番号
数値ベクトル

予測子のノード番号。数値ベクトルとして指定します。各エントリは、Xの対応する行でMdl内の予測されるノードに対応します。

例

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回帰木による応答の予测

ライブスクリプトを開く

carsmallデータセットを読み込みます。位移、马力および重量が応答MPG.の予測子であると考えます。

负载carsmallX =[排量马力重量];

データセット全体ををて回帰木ををささます。

Mdl = fitrtree (X, MPG);

输量200官方インチ，150马力，省量3,000ポンド自动车についてmpgを予测し。

X0 = [200 150 3000];X0 MPG0 =预测(Mdl)

MPG0 = 21.9375

回帰木では,この自動車の効率が21.94 mpgであると予測されました。

代替機能

万博1manbetx仿真软件ブロック

万博1manbetx^®に回帰木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RegressionTree预测ブロックを使用するか,MATLAB^®函数ブロックを関数预测と共に使用します。例については，RegressionTree预测ブロックの使用による応答の予测とMATLAB函数ブロックの使用によるクラスラベルの予測を参照してください。

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。

统计和机器学习工具箱ライブラリブロックを使用する場合,固定小数点ツール（定点设计师）を使用して浮動小数点モデルを固定小数点に変換できます。
MATLAB功能ブロックを关流预测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。
MATLAB函数ブロックを使用する場合,予測の前処理や後処理のために,同じMATLAB函数ブロック内でMATLAB関数を使用することができます。

拡张机械

高配列
メモリの許容量を超えるような多数の行を含む配列を計算します。

この関数は,高配列を完全にサポートします。この関数でインメモリデータまたは高データに対して学習を行ったモデルを使用できます。

详细は，高配列を参照してください。

C / C ++コード生成
MATLAB®编码器™を使用してCおよびc++コードを生成します。

使用上の注意事项事项およびおよび限量事项：

コーダーコンフィギュアラーを使使用して，预测と更新の両方についてC / c++コードを生成できます。または,Savelarnerforcoder.、loadLearnerForCoder,およびcodegenをを用して预测のコードのみを生成します。
- 预测と更新に対するコード生成-Learnercoderconfigurerを使用してコーダーコンフィギュアラーを作成してから,Generatecode.を使用してコードを生成します。これにより，生成されたコードのモデルパラメーターは，コードの再生成を必要としない更新が可能になります。
- 预测のコード生成 -Savelarnerforcoder.をを使し，学校済みモデルを保存し。loadLearnerForCoderを使用して保存済みモデルを読み込んで関数预测を呼び出す,エントリポイント関数を定義します。次に,codegen（MATLAB编码器）を使用して,エントリポイント関数のコードを生成します。

预测用の単精度C / c++コードを生成するには,関数loadLearnerForCoderを呼び出すときに名前と値の引数“数据类型”、“单”を指定します。
预测に対する固定小数点のc / c ++コードを生成するももできのの生生には，予测予测に必要な変の固定小点データ型を定义定义するのデータ型をを定义するののデータが必要必要generatelearnerdatatypefcn.によって生成されるデータ型关节を使使して固定小数点データ型构造体を作物，その构造体をポイントポイント关键词loadLearnerForCoderの入力引数として使用します。固定小数点のC / c++コードを生成するには,MATLAB编码器™および定点设计师™が必要です。

次の表は,预测の引数に関する注意です。この表に含まれていない引数は,完全にサポートされています。

引数	注意と制限
`Mdl`	モデルオブジェクトの使用上の注意および制およびについて，`CompactRegressionTree`オブジェクトのコード生成を参照してください。
`X`	一般的なコード生成の場合,`X`は,単精度または倍精度の行列か,数値変数,カテゴリカル変数,またはその両方を含む表でなければなりません。コーダーコンフィギュアラーワークフローでは,`X`〖lick〗倍度の列ませなければなりませませなけれなりませませなけれなりませませ固定小数点コードの生成の場合,`X`は固定小数点の行列でなければなりません。 `X`の行数,または観測値の数は可変サイズにすることができますが,`X`の列数は固定でなければなりません。 `X`を表として指定する場合,モデルは表を使用して学習させたものでなければならず,かつ予測のためのエントリポイント関数が次を行うようにしなければなりません。データを配列として受け入れる。データ入力の引数から表を作成し,その表内で変数名を指定する。表を`预测`に渡す。このテーブルのワークフローの例については,表のデータを分類するためのコードの生成をを参照してくださいコード生成におけるテーブルの使のについては，表のコード生成（MATLAB编码器）およびコード生成における表のの（MATLAB编码器）を参照してください。
`子树`	名前と値のペアの引数に含まれる名前はコンパイル時の定数でなければなりません。たとえば,生成されたコードでユーザー定義の枝刈りレベルを可能にするには,`{编码器.Constant（'子树'），coder.typeof（0，[1，n]，[0,1]）}`を`codegen`（MATLAB编码器）の`arg游戏`の値に含めます。`n`は`max（mdl.prunelist）`です。コーダーコンフィギュアラーワークフローでは，名称と値のペアペア幂`'子树'`はサポートされていません。固定小数点点コード生成では，`'子树'`の値は`coder.Constant(所有的)`であるか,整数データ型にしなければなりません。

详细は，コード生成の绍介を参照してください。

参考

CompactRegressionTree|回归植物|fitrtree.|袖珍的|损失

トピック

R2011Aで导入

预测

構文

説明

入力数

`Mdl`- - - - - -学习済みの回帰木
`回归植物`モデルオブジェクト|`CompactRegressionTree`モデルオブジェクト

`X`- - - - - -分類対象の予測子データ
数値行列|テーブル

名前と値のペアの引数

`子树`- - - - - -枝刈りレベル
0(既定値) |非負の整数のベクトル|`“所有”`

出力引数

`Yfit`——予測した応答の値
数値列ベクトル

`节点`——ノード番号
数値ベクトル

例

回帰木による応答の予测

代替機能

万博1manbetx仿真软件ブロック

拡张机械

高配列
メモリの許容量を超えるような多数の行を含む配列を計算します。

C / C ++コード生成
MATLAB®编码器™を使用してCおよびc++コードを生成します。

参考

トピック

统计和机器学习工具箱ドキュメンテーション

サポート

機械学習をマスターする:MATLABステップ・バイ・ステップガイド

预测

構文

説明

入力数

Mdl- - - - - -学习済みの回帰木回归植物モデルオブジェクト|CompactRegressionTreeモデルオブジェクト

X- - - - - -分類対象の予測子データ数値行列|テーブル

名前と値のペアの引数

子树- - - - - -枝刈りレベル0(既定値) |非負の整数のベクトル|“所有”

出力引数

Yfit——予測した応答の値数値列ベクトル

节点——ノード番号数値ベクトル

例

回帰木による応答の予测

代替機能

万博1manbetx仿真软件ブロック

拡张机械

高配列メモリの許容量を超えるような多数の行を含む配列を計算します。

C / C ++コード生成MATLAB®编码器™を使用してCおよびc++コードを生成します。

参考

トピック

统计和机器学习工具箱ドキュメンテーション

サポート

機械学習をマスターする:MATLABステップ・バイ・ステップガイド

`Mdl`- - - - - -学习済みの回帰木
`回归植物`モデルオブジェクト|`CompactRegressionTree`モデルオブジェクト

`X`- - - - - -分類対象の予測子データ
数値行列|テーブル

`子树`- - - - - -枝刈りレベル
0(既定値) |非負の整数のベクトル|`“所有”`

`Yfit`——予測した応答の値
数値列ベクトル

`节点`——ノード番号
数値ベクトル

高配列
メモリの許容量を超えるような多数の行を含む配列を計算します。

C / C ++コード生成
MATLAB®编码器™を使用してCおよびc++コードを生成します。