预测年代pan>
观察使用支持向量机(SVM)分类器进行分类万博1manbetx
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提示
如果您正在使用一个线性支持向量机分类模型和模型有许多支持向量,然后利用万博1manbetx
预测
预测方法可以是缓慢的。有效分类观察基于线性支持向量机模型,把模型对象通过使用支持向量万博1manbetxdiscard万博1manbetxSupportVectors
。
算法
默认情况下,无论模型的核函数,MATLAB<年代up>®年代up>使用分数的双重表示函数分类基于训练支持向量机模型,观察
这种预测方法需要训练支持向量和万博1manbetxα系数(见
万博1manbetxSupportVectors
和α
支持向量机模型的属性)。默认情况下,软件使用普拉特的方法计算最优的后验概率[1]:
执行10倍交叉验证。
适合乙状结肠函数参数返回的分数交叉验证。
估计后验概率交叉验证的分数进入到安装乙状结肠函数。
软件包含的先验概率支持向量机训练时的目标函数。
支持向量机,
预测
和resubPredict
分类观察到类产生最大的分数(最大后验概率)。通过应用软件占误分类成本平均成本修正前训练分类器。也就是说,鉴于之前的类向量P,误分类代价矩阵C,观察权向量w软件定义了一个新的观察权重向量(W),这样
选择功能
万博1manbetx仿真软件块
将支持向量机分类模型的预测模型万博1manbetx<年代up>®年代up>,你可以使用ClassificationSVM预测年代pan>块的统计和机器学习工具箱™库或MATLAB函数块预测
函数。有关示例,请参见预测类标签使用ClassificationSVM预测块和预测类标签使用MATLAB函数块。
当决定使用哪种方法,考虑以下几点:
如果你使用统计和机器学习工具库,您可以使用<年代trong class="tool">定点的工具(定点设计师)年代pan>一个浮点模型转换为定点。
万博1manbetx支持适应可变数组必须启用的MATLAB函数块
预测
函数。如果使用MATLAB功能块,您可以使用MATLAB函数之前或之后预处理或后处理预测在同一MATLAB功能块。
引用
[1]普拉特,j .“概率输出支持向量机和比较正规化方法的可能性。”万博1manbetx先进的分类器。麻省理工学院出版社,1999年,页61 - 74。
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版本历史
另请参阅
ClassificationSVM
|<年代pan itemscope itemtype="//www.tianjin-qmedu.com/help/schema/MathWorksDocPage/SeeAlso" itemprop="seealso">CompactClassificationSVM
|<年代pan itemscope itemtype="//www.tianjin-qmedu.com/help/schema/MathWorksDocPage/SeeAlso" itemprop="seealso">fitcsvm
|<年代pan itemscope itemtype="//www.tianjin-qmedu.com/help/schema/MathWorksDocPage/SeeAlso" itemprop="seealso">fitSVMPosterior
|<年代pan itemscope itemtype="//www.tianjin-qmedu.com/help/schema/MathWorksDocPage/SeeAlso" itemprop="seealso">损失
|<年代pan itemscope itemtype="//www.tianjin-qmedu.com/help/schema/MathWorksDocPage/SeeAlso" itemprop="seealso">resubPredict