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分类学习者

Entrenar Modelos Para Clasificar Datos Usando Machine Learning Survissado

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描述

LA应用程序分类学习者Entrena Modelos Para Clasificar Datos。CON ESTA APP，PUEDE EXPRARAR EL PROCESO DE MACHICEL LEANch subsissado Mediante varios clasificadores。Puede Explorar los Datos，Seleccionarcaracterísticas，Especificar Esquemasdealación，Entrenar Modelos y Alduuar los los Resultedos。Puede llevar a cabo entrenamiento automatizado para buscar el mejor tipo de modelo de clasificación, incluyendo árboles de decisión, análisis discriminantes, máquinas de vectores de apoyo, regresión logística, vecinos más próximos, Naive Bayes, aproximación de kernel, ensemble y clasificación de redes neuronales。

puede llevar a cabo procesos de Machine Learning Supervisados intritando in conjunto de datos de entrada conocidos（observaciones o ejemplos）y respuestas conocidas a los datos（p。ej。Ej。，entiquetas o clases）。UTILICE LOS DATOS PARA ENTRENAR UN MODERO QUE属predicciones que que exporten a nuevos datos。para usar el Modelo con Datos nuevos，o para obtenermásinformaciónsobre laclasificaciónprogramática，puede exportar el genrea al ail trabajo o de trabajo o generarcódigomatlab®PARA RERREAR EL MOTERO ENTRENADO。

Sugerencia

Para Empezar，en la Lista分类器，Pruebe所有快速训练para intrenar unaselecciónde Modelos。咨询自动分类器培训。

Productos Necesarios

  • MATLAB

  • 统计和机器学习工具箱™

诺塔：Cuando使用分类学习者ENMatlabonline™，puede intrenar modelos en paralelo mentiante un cluster de Cloud Center（SE Necesita并行计算工具箱™）。para obtenermásinformación，咨询在MATLAB在线使用并行计算工具箱与Cloud Center群集（并行计算工具箱）。

分类学习者应用程序

Abrir laaplicación分类学习者

  • Barra de Herramientas de Matlab：enlaPestaña应用，en机器学习，Haga Clic en el Icono de la App。

  • Líneade comandos de Matlab：介绍分类验证者。

Ejemplos

USOProgramático

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分类验证者Abre La App分类学习者O La Trae Al Frente Si Ya se Ha Abierto。

ClassificationLearner（TBL，响应Varname）Abre La App分类学习者Y Rellena El Cuadro deDiálogo来自参数的新会议con los datos que contiene la tablaTBL。el grignto响应varname，Especificado como vector de caracteres o escalar de cadena，es el nombre de la varible de respuesta deTBLque contiene las Etiquetas de clase。LAS变量Restantes deTBL儿子拉斯变量预测。

ClassificationLearner（TBL，Y）Abre la App分类学习者y Rellena el Cuadro deDiálogo来自参数的新会议con las变量预测de la tablaTBLy las Etiquetas de clase del载体y。PUEDE ESPECTIFIFICAR LA RESSUESTAyComoArregloCancórico，Arreglo de Caracteres，Arreglo de Cadenas，VectorLógico，VectorNuméricoo arreglo o arreglo de celdas de vectores de Caracteres。

ClassificationLearner（X，Y）Abre La App分类学习者Y Rellena El Cuadro deDiálogo来自参数的新会议Xdenporpy las Etiquetas de clasendel vectory。Cada Fila deX对应一个unaobservacióny cada columna，一个变量。La Longitud deyYElNúmerode filas deXDeben ser iguales。

分类验证者（___，名称，值）Especifica opcionesdealaciónCruzadausando uno o varios de los siguientes参数nombre-valor，ademásde cualquiercombinacióndelos de los groginn oftrade de intara de las sintaxis sinteriores。por ejemplo，Puede Especificar“ kfold”，10para利用un esquema devilyacióncruzadade iteraciones。

  • “横瓦尔”，Especificada Como'上'（预定）O'离开'，Es El Indicador de lavilyaciónCruzada。si especifica'上'，Insonces la App Utiliza unadialciónCruzadade 5 Iteraciones。si especifica'离开'，Insonces la App Utiliza unadialciónPorsustitución。

    Puede Eleminar el Ajuste de ladialaciónCruzadade“横瓦尔”USANDO EL GRANGEO DE NOMBRE-VALOR'坚持'o'kfold'。Solo puede espectificar uno de estos grigntos a la vez。

  • '坚持'，Especificado como como escalarnuméricoen Instexto [0.05,0.5]，es lafraccióndatosusada para para ladialciónporretención。La App Utiliza Los Datos Restantes Para Elentrenamiento。

  • 'kfold'，Especificado Como Entero potitivo en Instero [2,50]，Elnúmerode iteraciones que seusaránEnla ladialaciónCruzada。

lipsaciones

  • 分类学习者没有兼容的con el despliegue de Modelos aMatlabproduction Server™enMatlabonline。

Historial de版本

RistricuCido en R2015A

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