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fitrsvm

Ajustar联合国莫德洛德regresión德máquina矢量德soporte

contraer待办事项恩拉página

Sintaxis

MDL = fitrsvm（TBL，ResponseVarName）
MDL = fitrsvm（TBL，式）
MDL = fitrsvm（TBL，Y）
MDL = fitrsvm（X，Y）
MDL = fitrsvm（___，名称，值）

Descripcion

trenesøvalida cruzadamente未莫德洛德regresión德máquina矢量德soporte（SVM）烯未CONJUNTO德DATOS预测esbelto德巴哈一个moderada。admite拉asignación德DATOS predictores mediante funciones德尔内核Ÿadmite SMO，ISDA·1minimización德margen倜傥一través德programacióncuadrática对拉minimización德拉funciónobjetiva。fitrsvmfitrsvm大号

帕拉entrenar联合国莫德洛德regresiónSVM直线连接未CONJUNTO德DATOS德阿尔塔尺寸，ES decir，conjuntos德DATOS阙incluyen我是欢迎的变量predictoras，utilice EN苏卢格。fitrlinear

支持向量机的一个基本模型是关于二进制的，在此基础上，我们预测了一个与其他维度相关的现代维度。fitcsvmfitclinear

ejemplo

Mdl= fitrsvm（TBL，ResponseVarName）devuelve联合国莫德洛德regresión德máquina矢量德soporte（SVM）COMPLETOŸentrenado entrenado utilizando洛杉矶VALORES predictores德拉塔布拉和Los VALORES德respuesta恩。MdlTBLTbl.ResponseVarName

Mdl= fitrsvm（TBL，式）devuelve联合国莫德洛德regresiónSVM COMPLETO entrenado utilizando洛杉矶VALORES predictores德拉塔布拉。ES联合国莫德洛explicativo德拉respuestaŸ联合国subconjunto德变量predictoras utilizadas对encajar。TBL式TBLMdl

Mdl= fitrsvm（TBL，ÿ）devuelve联合国莫德洛德regresiónSVM COMPLETOŸentrenado entrenado entrenado utilizando洛杉矶VALORES predictores德拉塔布拉和Los VALORES德respuesta恩报载体。TBLÿ

Mdl= fitrsvm（X，ÿ）研究一个支持向量回归的模型，它完全利用矩阵和向量的价值来预测结果。Xÿ

ejemplo

Mdl= fitrsvm（___，名称，值）我们需要一个支持向量机的模型，因为它支持的参数是最基本的参数，使用的是最前面的参数。我们特别强调内核的作用，它是一个有效的可引用模型。

Ejemplos

contraer待办事项

Abrir脚本恩体内

Entrene联合国莫德洛德regresión德máquina矢量德soporte（SVM）utilizando DATOS德muestra almacenados连接矩阵。

Cargue EL CONJUNTO德DATOS。carsmall

负载carsmallRNG'默认'％用于重现

Especifiqueÿcomo的变量predictoras（）Y como的可变德respuesta（）。马力重量XMPGÿ

X = [马力，重量];Y = MPG;

用支持向量机预测后悔模型。

MDL = fitrsvm（X，Y）
MDL = RegressionSVM ResponseName： 'Y' CategoricalPredictors：[] ResponseTransform： '无' 阿尔法：[75x1双]偏压：43.2943 KernelParameters：[1x1的结构] NumObservations：93个BoxConstraints：[93x1双] ConvergenceInfo：[1x1的结构] IsSupportVector：万博1manbetx93x1逻辑]求解： 'SMO' 的属性，方法

ES联合国莫德洛entrenado。MdlRegressionSVM

Compruebe拉convergencia德尔莫德洛。

Mdl.ConvergenceInfo.Converged
ANS =合乎逻辑0

没有收敛的条件。0

Vuelva一个entrenar EL莫德洛utilizando DATOS estandarizados。

MdlStd = fitrsvm（X，Y，“标准化”，真正）
MdlStd = RegressionSVM ResponseName： 'Y' CategoricalPredictors：[] ResponseTransform： '无' 阿尔法：[77x1双]偏压：22.9131 KernelParameters：[1x1的结构]穆：[109.3441 2.9625e + 03]西格玛：[45.3545 805.9668] NumObservations：93BoxConstraints：[93x1双] ConvergenceInfo：[1x1的结构] IsSupportVecto万博1manbetxr：[93x1逻辑]求解： 'SMO' 的属性，方法

Compruebe拉convergencia德尔莫德洛。

MdlStd.ConvergenceInfo.Converged
ANS =合乎逻辑1

籼阙埃尔莫德洛convergió。1

计算误差(en muestra) cuadrado medio para el nuevo modelo。

LSTD = resubLoss（MdlStd）
LSTD = 17.0256
Abrir脚本

Entrene联合国莫德洛德regresión德máquina矢量德soporte utilizando洛杉矶DATOS鲍鱼德尔repositorio德aprendizaje AUTOMATICO德UCI。

在这个世界上，没有人能像我这样幸运。'abalone.csv'

URL ='https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/abalone/abalone.data';websave ('abalone.csv'URL）;

LEA洛杉矶DATOS EN UNA塔布拉。Especifique洛杉矶nombres德拉斯变量。

varnames = {'性别';'长度';'直径';'高度';'Whole_weight';…'Shucked_weight';'Viscera_weight';'Shell_weight';'戒指'};TBL = readtable（ 'abalone.csv'， '文件类型'， '文本'， 'ReadVariableNames'，假）;Tbl.Properties.VariableNames = varnames;

洛杉矶DATOS德拉muestra contienen 4177个observaciones。托达拉斯变量predictoras儿子continuas excepto，阙ES UNA变量categóricaCON VALORES posibles（洛段马乔），（对拉斯hembras）Y（对洛杉矶BEBES）。性别'M''F''一世'萨尔瓦多objetivo ES predecir ELNÚMERO德anillos（almacenados EN）EN ELabulónŸdeterminar苏EDAD mediante mediciones的个体纳税人。戒指

Entrene联合国莫德洛德regresiónSVM，utilizando UNAfunción德内核gaussiana CON UNA埃斯卡拉。自动化德尔内核。Estandarizar洛杉矶DATOS。

RNG默认的％用于重复性MDL = fitrsvm（TBL， '戒指'， 'KernelFunction'， '高斯'， 'KernelScale'， '汽车'，...... '标准化'，真）
MDL = RegressionSVM PredictorNames：{1×8细胞} ResponseName： '环' CategoricalPredictors：1个ResponseTransform： '无' 阿尔法：[3635×1双]偏压：10.8144 KernelParameters：[1×1结构]穆：[1×10双]西格玛：[1×10双] NumObservations：4177个BoxConstraints：[4177×1双] ConvergenceInfo：[1×1结构] IsSupportVector：[4177×1逻辑]万博1manbetx求解： 'SMO'

这是我们必须要做的事情这是我们必须要做的事情。MdlRegressionSVM

Mostrar拉斯propiedades德尔USO德拉notación德puntos。Mdl我们已经完成了所有的工作。

conv = Mdl.ConvergenceInfo。Converged iter = Mdl.NumIterations
conv =逻辑1 iter = 2759

洛杉矶resultados devueltos靛雀EL莫德洛convergiódespués日2759个iteraciones。

Abrir脚本恩体内

Cargue EL CONJUNTO德DATOS。carsmall

负载carsmallRNG'默认'％用于重现

Especifiqueÿcomo的变量predictoras（）Y como的可变德respuesta（）。马力重量XMPGÿ

X = [马力重量];Y = MPG;

的Valide DOS modelos德regresiónSVM mediante拉validacióncruzada德5 veces。帕拉ambos modelos，especifique estandarizar洛杉矶predictores。帕拉UNO德洛斯modelos，especifique火车utilizando EL内核直系predeterminadoŸEL内核gaussiano第下午OTRO莫德洛。

MdlLin = fitrsvm（X，Y，“标准化”，真正，'KFold'，5）
MdlLin = classreg.learning.partition.RegressionPartitionedSVM CrossValidatedModel： 'SVM' PredictorNames：{X1 '×2'} ResponseName： 'Y' NumObservations：94 KFold：5分区：[1x1的cvpartition] ResponseTransform： '无' 的属性，方法
MdlGau = fitrsvm（X，Y，“标准化”，真正，'KFold'5，'KernelFunction'，“高斯”）
MdlGau = classreg.learning.partition.RegressionPartitionedSVM CrossValidatedModel： 'SVM' PredictorNames：{X1 '×2'} ResponseName： 'Y' NumObservations：94 KFold：5分区：[1x1的cvpartition] ResponseTransform： '无' 的属性，方法
MdlLin.Trained
ANS =5×1细胞{1 x1 classreg.learning.regr。CompactRegressionSVM} {1x1 classreg.learning.regr.CompactRegressionSVM} {1x1 classreg.learning.regr.CompactRegressionSVM} {1x1 classreg.learning.regr.CompactRegressionSVM} {1x1 classreg.learning.regr.CompactRegressionSVM}

我的儿子modelos validados cruzadamente。MdlLinMdlGauRegressionPartitionedSVM香格里拉propiedad德CADA莫德洛ES UNA matriz德modelos德celda S5 POR 1。熟练CompactRegressionSVM洛杉矶modelos EN LAcélulaalmacenan洛杉矶resultados德拉FORMACIÓN连接4个pliegues德observaciones，Y dejando联合国pliegue德observaciones fuera。

比较埃尔错误德generalización德洛斯modelos。恩埃斯特卡索，EL错误德generalizaciónES EL错误德媒体cuadrada fuera德拉muestra。

mseLin = kfoldLoss（MdlLin）
mseLin = 17.4417
mseGau = kfoldLoss（MdlGau）
mseGau = 16.7397

萨尔瓦多莫德洛德regresiónSVM阙utiliza EL内核gaussiano funciona MEJOR阙阙报EL utiliza内核嫡传。

克里联合国莫德洛adecuado对realizar predicciones pasando待办事项EL CONJUNTO德DATOS A，Y especifique待办事项洛杉矶argumentos去比肩农布雷 - 勇气阙produjeron EL莫德洛德MEJOR rendimiento。fitrsvm仙禁运，没有especifique NINGUNAopción德validacióncruzada。

MdlGau = fitrsvm（X，Y，“标准化”，真正，'KernelFunction'，“高斯”);

帕拉predecir EL MPG日联合国CONJUNTO德coches，PASEÿUNA台面阙contiene拉斯MEDIDAS德potenciaŸ比索德洛斯coches一个。Mdl预测

Abrir脚本恩体内

恩埃斯特ejemplo SE muestra科莫optimizar洛杉矶hiperparámetrosautomáticamentemediante。fitrsvm我是一个大学生。carsmall

Cargue EL CONJUNTO德DATOS。carsmall

负载carsmall

Especifiqueÿcomo的变量predictoras（）Y como的可变德respuesta（）。马力重量XMPGÿ

X = [马力重量];Y = MPG;

Busquehiperparámetros阙minimicen拉pérdida德validacióncruzada辛科veces mediante拉optimización。自动化德hiperparámetros。

帕拉reproducibilidad，establezca拉semilla aleatoriaŸutilice拉función德adquisición。“预计-改善，加上”

RNG默认的Mdl=fitrsvm（X，Y， 'OptimizeHyperparameters'， '汽车'，…“HyperparameterOptimizationOptions”、结构(“AcquisitionFunctionName”,…“expected-improvement-plus”))

| = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = | | Iter | Eval |目的:| |目的BestSoFar | BestSoFar | BoxConstraint | KernelScale |ε| | | |结果日志(1 +损失)运行时| |(观察)| (estim) | | | | | = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = | | 1 |最好| 6.1124 | 10.727 | 6.1124 | 6.1124 | 0.35664 | 0.043031 | 0.30396 | | 2 |最好| 2.9114 | 0.081241 | 2.9114 | 3.088 | 70.67 | 710.65 | 1.6369 | | 3 |接受| 4.1884 | 0.062996 | 2.9114 | 3.078 | 14.367 | 0.0059144 | 442.64 ||4 | Accept | 4.159 | 0.059691 | 2.9114 | 3.0457 | 0.0030879 | 715.31 | 2.6045 | | 5 | Best | 2.9044 | 0.21473 | 2.9044 | 2.9042 | 906.95 | 761.46 | 1.3274 | | 6 | Best | 2.8666 | 0.494 | 2.8666 | 2.8668 | 997.3 | 317.41 | 3.7696 | | 7 | Accept | 4.1881 | 0.046231 | 2.8666 | 2.8669 | 759.56 | 987.74 | 15.074 | | 8 | Accept | 2.8992 | 2.5175 | 2.8666 | 2.8669 | 819.07 | 152.11 | 1.5192 | | 9 | Accept | 2.8916 | 0.15154 | 2.8666 | 2.8672 | 921.52 | 627.48 | 2.3029 | | 10 | Accept | 2.9001 | 0.28924 | 2.8666 | 2.8676 | 382.91 | 343.04 | 1.5448 | | 11 | Accept | 3.6573 | 9.8445 | 2.8666 | 2.8784 | 945.1 | 8.885 | 3.9207 | | 12 | Accept | 2.9381 | 0.13287 | 2.8666 | 2.871 | 935.49 | 979.29 | 0.1384 | | 13 | Accept | 2.9341 | 0.048236 | 2.8666 | 2.8719 | 1.992 | 999.49 | 0.21557 | | 14 | Accept | 2.9227 | 0.061377 | 2.8666 | 2.8742 | 2.351 | 977.85 | 0.026124 | | 15 | Accept | 2.9483 | 0.13459 | 2.8666 | 2.8751 | 826.92 | 713.57 | 0.0096305 | | 16 | Accept | 2.9502 | 1.1896 | 2.8666 | 2.8813 | 345.64 | 129.6 | 0.027832 | | 17 | Accept | 2.9329 | 0.10496 | 2.8666 | 2.8799 | 836.96 | 970.73 | 0.034398 | | 18 | Accept | 2.9177 | 0.068845 | 2.8666 | 2.8771 | 0.10167 | 129.91 | 0.0092675 | | 19 | Accept | 2.95 | 2.5322 | 2.8666 | 2.8749 | 199.85 | 68.93 | 0.0092982 | | 20 | Accept | 4.1964 | 0.070247 | 2.8666 | 2.8685 | 0.0012054 | 940.94 | 0.0097673 | |====================================================================================================================| | Iter | Eval | Objective: | Objective | BestSoFar | BestSoFar | BoxConstraint| KernelScale | Epsilon | | | result | log(1+loss) | runtime | (observed) | (estim.) | | | | |====================================================================================================================| | 21 | Accept | 2.905 | 0.079709 | 2.8666 | 2.8675 | 5.9475 | 199.82 | 0.013585 | | 22 | Accept | 2.9329 | 0.096708 | 2.8666 | 2.8747 | 0.33221 | 21.509 | 0.0094248 | | 23 | Accept | 2.9017 | 0.049333 | 2.8666 | 2.8689 | 13.341 | 554.39 | 0.069216 | | 24 | Accept | 2.9067 | 0.049191 | 2.8666 | 2.8694 | 0.21467 | 73.415 | 0.028231 | | 25 | Accept | 2.9046 | 0.056755 | 2.8666 | 2.8731 | 0.68546 | 61.287 | 0.0099165 | | 26 | Accept | 2.9138 | 0.04743 | 2.8666 | 2.8676 | 0.0012185 | 8.8743 | 0.0093263 | | 27 | Accept | 2.9193 | 0.048818 | 2.8666 | 2.8731 | 0.0099434 | 30.484 | 0.0093546 | | 28 | Accept | 8.5384 | 10.252 | 2.8666 | 2.8683 | 992.36 | 1.4043 | 0.0093129 | | 29 | Accept | 3.2254 | 0.046193 | 2.8666 | 2.8682 | 0.0010092 | 16.917 | 7.3665 | | 30 | Accept | 4.1884 | 0.046135 | 2.8666 | 2.8683 | 983.95 | 42.654 | 287.19 | __________________________________________________________ Optimization completed. MaxObjectiveEvaluations of 30 reached. Total function evaluations: 30 Total elapsed time: 70.0414 seconds. Total objective function evaluation time: 39.6037 Best observed feasible point: BoxConstraint KernelScale Epsilon _____________ ___________ _______ 997.3 317.41 3.7696 Observed objective function value = 2.8666 Estimated objective function value = 2.8683 Function evaluation time = 0.494 Best estimated feasible point (according to models): BoxConstraint KernelScale Epsilon _____________ ___________ _______ 997.3 317.41 3.7696 Estimated objective function value = 2.8683 Estimated function evaluation time = 0.44767
MDL = RegressionSVM ResponseName： 'Y' CategoricalPredictors：[] ResponseTransform： '无' 阿尔法：[35×1双]偏压：48.8155 KernelParameters：[1×1结构] NumObservations：93个HyperparameterOptimizationResults：[1×1 BayesianOptimization] BoxConstraints：93×1双] ConvergenceInfo：[1×1结构] IsSupportVecto万博1manbetxr：[93×1逻辑]求解： 'SMO' 的属性，方法

香格里拉optimizaciónbuscada自我，M，Y。BoxConstraintKernelScaleε在最小估计的基础上，我们得到了后悔。

Argumentos de entrada

contraer待办事项

这些数据是用在模型上的，尤其是用在手鼓上的。Cada fila对应一个观察值，而Cada columna对应一个变量谓词。TBL在这一过程中，由于变量的关系，发生了变化。TBL不允许有变量作为列向量y矩阵作为矩阵，不允许有肖恩矩阵作为矩阵的向量作为矩阵。

硅contiene LA可变德respuestaýdesea utilizar托达拉斯变量restantes COMO predictores，especifique LA可变德respuesta mediante。TBLTBLResponseVarName

硅contiene LA可变德respuestaýdesea utilizar独奏未subconjunto拉斯变量restantes COMO predictores，especifique UNA式mediante。TBLTBL式

如果不是连续的变量，尤其是中间变量。TBLÿ香格里拉longitud德拉变量去respuestaŸELNÚMERO德filas去德夯SER iguales。TBL

硅UNA菲拉ö未ELEMENTO德contiene人menos乌诺，一个continuación，quita ESAS filasýelementos德ambos argumentos人entrenar EL莫德洛。TBLÿ为NaNfitrsvm

帕拉especificar洛杉矶nombres德洛斯predictores恩勋章报德苏aparición恩，utilice EL argumento去比肩农布雷 - 勇气。TBLPredictorNames

Tipos德DATOS：表格

农布雷德拉德respuesta变量，especificado科莫EL农布雷迪奥斯UNA变量EN。TBL变量是一个数值向量。

德贝especificar科莫载体德CARACTERESØescalar德卡德纳。ResponseVarNamePOR ejemplo，SI almacena拉可变德respuesta科莫，科莫esbórrela。TBLÿTbl.Y“Y”德卤味反证，EL软件trata托达las Columnas酒店去，incluidos，科莫predictores人entrenar EL莫德洛。TBLÿ

Tipos德DATOS：烧焦|串

莫德洛explicativo德拉德respuestaŸ联合国subconjunto德拉斯变量predictoras，especificadas科莫矢量德CARACTERESØescalar德卡德纳EN EL formulario变量。'Y〜X1 + X2 + X3'恩埃斯特formulario，representa德respuesta和La变量，Y representa拉斯变量predictoras。ÿX1X2X3

帕拉especificar联合国subconjunto德变量科莫predictores对entrenar EL莫德洛，utilice UNA公式。TBL硅especifica UNA公式，EL软件没有utiliza NINGUNA变量阙没有aparezca恩。TBL式

洛杉矶nombres德变量德拉公式德夯SER ambos nombres德变量EN（）科莫identificadoresválidos。TBLTbl.Properties.VariableNamesMATLAB®

Puede verificar洛杉矶nombres德拉斯变量mediante LAfunción。TBLisvarname埃尔códigosiguiente devuelve逻辑（）对CADA可变阙tiene未NOMBRE德可变VALIDO。1真正的硅洛杉矶nombres德变量EN没有儿子válidos，一个continuación，convertirlos mediante LAfunción。

cellfun (@isvarname Tbl.Properties.VariableNames)
TBL matlab.lang.makeValidName 
Tbl.Properties.VariableNames = matlab.lang.makeValidName（Tbl.Properties.VariableNames）;

Tipos德DATOS：烧焦|串

DATOS德respuesta，especificados COMO未矢量numérico×1。ñ香格里拉longitudŸELNÚMERO德filas德Ø德贝SER igual。ÿTBLX

硅UNA菲拉德O，O-未ELEMENTO DE，contiene人menos乌诺，一个continuación，quita ESAS filasýelementos德ambos argumentos人entrenar EL莫德洛。TBLXÿ为NaNfitrsvm

帕拉especificar埃尔农布雷德拉变量去respuesta，utilice EL argumento去比肩农布雷 - 勇气。ResponseName

Tipos德DATOS：单|双

DATOS德尔预测洛阙本身ajusta EL莫德洛德regresiónSVM，especificados科莫UNA matriz NUMERICA -por-。ES ELNÚMERO德observacionesŸES ELNÚMERO德变量predictoras。ñpñp

经度和数字是由主元决定的。ÿX

硅UNA菲拉ö未ELEMENTO德contiene人menos乌诺，一个continuación，quita ESAS filasýelementos德ambos argumentos。Xÿ为NaNfitrsvm

帕拉especificar洛杉矶nombres德洛斯predictores恩勋章报德苏aparición恩，utilice EL argumento去比肩农布雷 - 勇气。XPredictorNames

Tipos德DATOS：单|双

Argumentos去比肩农布雷，勇气

Especifique价格调整汇率opcionales separados POR昏迷德argumentos。ES EL农布雷德尔argumentoŸES EL勇气correspondiente。德夯aparecer恩特雷里奥斯科米利亚斯。名称，值名称价值名称Puede especificar VARIOS argumentos德比肩德农布雷Ÿ勇气恩勋章cualquier科莫。名1，值1，...，NameN，值N

Ejemplo：支持向量机的模型是有效的，10个向量利用了一个核的高斯分布和相关数据。“KernelFunction”、“高斯”、“标准化”,没错,‘CrossVal’,‘上’

诺塔

没有puede utilizarningúnargumento去比肩农布雷 - 勇气去validacióncruzada帮派CON EL argumento去比肩农布雷 - 勇气。“OptimizeHyperparameters”Puede modificar拉validacióncruzada独奏mediante EL argumento去比肩农布雷 - 勇气。“OptimizeHyperparameters”'HyperparameterOptimizationOptions'

Opciones德máquina矢量德soporte

contraer待办事项

Restricción德卡哈对洛杉矶coeficientes阿尔法，especificada科莫EL面值separado POR昏迷阙CONSTA德Ÿ联合国英勇escalar POSITIVO。“BoxConstraint”

绝对的英勇没有比这更英勇的了。ΑBoxConstraint

萨尔瓦多勇气predeterminado对拉función和内核ES，东德ESTA EL兰戈intercuartil德拉可变德respuesta。BoxConstraint“高斯”'RBF'IQR（Y）/1.349差(Y)ÿ对待办事项洛杉矶DEMAS仁，EL勇气predeterminado ES 1。BoxConstraint

Ejemplo：BoxConstraint，10

Tipos德DATOS：单|双

Función内核utilizada对calcular EL，especificado科莫EL面值separado POR昏迷阙CONSTA德Ÿ联合国英勇EN ESTA塔布拉。Matriz德革兰氏'KernelFunction'

勇气 Descripcion 式
Ø“高斯”'RBF' 核蛋白去función德碱gaussianaø径向（RBF）

G （ X Ĵ ， X ķ ） = 经验值 （ − ‖ X Ĵ − X ķ ‖ 2 ）

“线性” 核蛋白直系

G （ X Ĵ ， X ķ ） = X Ĵ “ X ķ

多项式的 内核polinomito。Uso'PolynomialOrder'，p对especificar联合国核蛋白polinómio勋章德p。

G （ X Ĵ ， X ķ ） = （ 1 + X Ĵ “ X ķ ） q

Puede configurar苏propiafunción去核，POR ejemplo，estableciendo。德贝特纳LA siguiente备考：东德：核心'KernelFunction'， '仁'核心

功能G =内核（U，V）

  • ES UNA matriz POR。ü米p

  • ES UNA matriz POR。Vñp

  • ES UNA matriz -by-革兰代拉斯filas德年。G米ñüV

你是我的朋友。kernel.mMATLAB

ES UNA布埃纳实习课evitar EL USO德nombresgenéricos对拉斯funciones德尔内核。POR ejemplo，llame一个UNAfunción去核乙状结肠连接卢格去。'mysigmoid'“乙状结肠”

Ejemplo：'KernelFunction'， '高斯'

Tipos德DATOS：烧焦|串

Parámetro德埃斯卡拉德尔核蛋白，especificado科莫EL面值separado POR昏迷阙CONSTA德Ø联合国escalar POSITIVO。'KernelScale''汽车'软件划分出了矩阵的元素和值。XKernelScale一个continuación，EL软件aplica拉诺玛去核adecuada对calcular拉革兰matriz。

  • 硅especifica，EL软件selecciona联合国因素去埃斯卡拉adecuado mediante未procedimientoheurístico。'汽车'埃斯特procedimientoheurísticoutiliza submuestreo，POR老阙拉斯维加斯estimaciones pueden variar德UNA llamada一个OTRA。POR LO短刀，对reproducir洛杉矶resultados，establezca联合国NÚMEROaleatorio德semilla托里奥拉EL entrenamiento。RNG

  • 硅especificaŸ苏propiafunción去核，POR ejemplo，EL软件产品未错误。KernelScale'KernelFunction'， '仁'德贝aplicar EL escalado迪登特鲁去。核心

Ejemplo：'KernelScale'， '汽车'

Tipos德DATOS：双|单|烧焦|串

奥登德拉función德尔核蛋白polinómiqueo，especificado科莫EL面值separado POR昏迷阙CONSTA德Ÿ联合国肠POSITIVO。“PolynomialOrder”

硅establece Y没有LO ES，埃尔软件产品未错误。“PolynomialOrder”KernelFunction多项式的

Ejemplo：'PolynomialOrder'，2

Tipos德DATOS：双|单

核的参数，尤其是我们所处的位置是不可逆的。“KernelOffset”

萨尔瓦多软件本身añade一个CADA ELEMENTO德拉matriz克。KernelOffset

洛杉矶VALORES predeterminados儿子：

  • SI EL solucionador ES SMO（ES decir，SE establece）0'求解'， 'SMO'

  • SI EL solucionador ES ISDA（ES decir，SE establece）0.1'求解'， 'ISDA'

Ejemplo：'KernelOffset'，0

Tipos德DATOS：双|单

香格里拉mitad德尔安乔德拉班昏迷洛épsilones，especificada科莫EL面值separado POR昏迷阙CONSTA日联合国英勇escalar没有negativo。‘ε’

萨尔瓦多勇气predeterminado ES，ES阙UNAestimación日乌纳Decima公司单方面德拉desviaciónestándarutilizando EL兰戈intercuartil德拉可变德respuesta。εIQR（Y）/13.49ÿ硅ES igual一个CERO，EL勇气predeterminado ES 0.1。差(Y)ε

Ejemplo：‘ε’,0.3

Tipos德DATOS：单|双

Marcar对estandarizar洛杉矶DATOS德尔预测，especificados科莫EL面值separado POR昏迷阙CONSTA DE Y（）O。“标准化”真正的1假（0）

硅establece：“标准化”，真

  • 萨尔瓦多软件中心室Ÿ埃斯卡拉CADA columna德洛斯DATOS德尔预测（）POR LA媒体德拉columna ponderada和Ladesviaciónestándar，respectivamente（第obtener更多资料自我LAestandarizaciónponderada，véase）。没有estandariza洛杉矶DATOS contenidos连接las Columnas酒店德变量ficticias generadas对洛杉矶predictorescategóricos。XAlgoritmosMATLAB

  • 萨尔瓦多软件entrena EL莫德洛utilizando拉matriz predictora estandarizada，佩罗almacena洛杉矶DATOS没有estandarizados EN LA propiedad德尔莫德洛。X

Ejemplo：“标准化”，真

Tipos德DATOS：合乎逻辑

若缇娜德optimización，especificada科莫EL面值separado POR昏迷阙CONSTA德Ÿ联合国英勇EN ESTA塔布拉。“规划求解”

勇气 Descripcion
'ISDA' unicos (vease)的英文:Algoritmo iterativo de datos unicos (vease)[30]
'L1QP' 硒utiliza对implementar 1minimización德margen倜傥medianteprogramacióncuadrática。quadprog大号我们要求有执照。Øptimization Toolbox™ Para obtener más información, consulte .定义德programacióncuadrática（优化工具箱）
'SMO' 最优最小安全(参考)[17]

洛杉矶VALORES predeterminados儿子：

  • SI SE establece EN联合国英勇POSITIVO'ISDA''OutlierFraction'

  • 罗反证'SMO'

Ejemplo：'求解'， 'ISDA'

Estimaciones iniciales德coeficientes阿尔法，especificadas科莫EL面值separado POR昏迷阙CONSTA德UN矢量numérico。'Α'香格里拉longitud去德贝SER igual人NÚMERO德filas日。ΑX

  • 这个元素对应着一个观测值。ΑX

  • 没有puede contener NINGUNA秒。Α为NaN

  • 硅especificaÿcualquiera洛斯argumentos去帕NOMBRE-勇气去validacióncruzada（，，，，O），EL软件devuelve未出错。Α“CrossVal”'CVPartition''坚持''KFold''忽略'

硅contiene洛杉矶VALORES阙faltan，相当托达拉斯filas日，M，Y阙correspondan洛VALORES阙faltan。ÿÿXΑES decir，escriba：然后，通，，Y科莫respuesta，predictoresÿestimaciones阿尔法iniciales，respectivamente。

IDX =〜isnan（Y）;Y = Y（IDX）;X = X（IDX，:);阿尔法=α（IDX）;
ÿ X α

萨尔瓦多勇气predeterminado ES。零（大小（Y，1））

Ejemplo：'阿尔法'，0.1 *酮（大小（X，1），1）

Tipos德DATOS：单|双

这是缓存，尤其是我们所处的位置与实际位置之间的距离。'的CacheSize'“最大”

如果是这样，那么软件就会为用户预留足够的内存。CacheSize“最大”ññMatriz德革兰氏

硅上课联合国escalar POSITIVO，EL软件陈酒兆德MEMORIA对entrenar EL莫德洛。CacheSizeCacheSize

Ejemplo：'CacheSize的'， '最大'

Tipos德DATOS：双|单|烧焦|串

Marcar对recortar coeficientes阿尔法，especificados科莫EL面值separado POR昏迷阙CONSTA DE Y 2 O 3。'ClipAlphas'真正的假

我们观察的时间越长，我们观察的时间就越长ĴΑĴ和Larestricción去观察德拉卡哈ESĴCĴ1，...，东德ESTA EL玉野德拉muestra德entrenamiento。Ĵññ

勇气 Descripcion
真正的 是这样的ΑĴESTA CERCA德0 O CERCACĴ一个连续的，建立了一个实验室ΑĴ0 O一CĴRespectivamente。
假 没有cambia los coeficientes alfa durante la optimizaciono . matlab

almacena洛杉矶VALORES终曲DE LA恩德尔propiedad德objeto SVM莫德洛entrenado.MATLABαΑ

我们可以在以后的日子里再见面。ClipAlphas

Ejemplo：'ClipAlphas'，假

Tipos德DATOS：合乎逻辑

NÚMERO德iteraciones恩特雷里奥斯拉萨利达德尔mensaje日diagnóstico德optimización，especificado科莫EL面值separado POR昏迷阙CONSTA日联合国肠无negativo。'NumPrint'

硅especifica Y，EL软件muestra待办事项洛杉矶mensajes德diagnóstico德optimización德SMOËISDA CADAiteración带拉本塔纳德comandos。“详细”,1'NumPrint'，numprintnumprint

Ejemplo：'NumPrint'，500

Tipos德DATOS：双|单

Proporciónesperada德VALORESatípicos连接洛杉矶DATOS德entrenamiento，especificada科莫EL面值separado POR昏迷阙CONSTA德Ÿ联合国escalarnuméricoEN EL intervalo [0,1）。elimina拉斯observaciones CON GRANDES gradientes，asegurando阙elimina拉fracción德observaciones especificada POR时代报阙本身alcanza LA convergencia。'OutlierFraction'fitrsvmfitrsvmOutlierFraction这是我最勇敢的时候。“规划求解”'ISDA'

Ejemplo：'OutlierFraction'，0.1

Tipos德DATOS：单|双

Marcador对reemplazar observaciones duplicadas POR observaciones individuales连接洛杉矶DATOS德entrenamiento，especificadas科莫EL面值separado POR昏迷阙CONSTA DE Y 2 O 3。“RemoveDuplicates”真正的假

硅ES，entoncesRemoveDuplicates真正的fitrsvmreemplaza拉斯observaciones duplicadas连接洛杉矶DATOS德entrenamiento POR UNA索拉观察德尔MISMO勇气。萨尔瓦多比索德拉观察UNICA ES igual一拉SUMA德洛斯比索德洛斯duplicados eliminados correspondientes（véase）。权重

Sugerencia

硅EL CONJUNTO德DATOS contiene我是欢迎observaciones duplicadas，especificar puede reducir considerablemente时代报德convergencia。'RemoveDuplicates'，真

Tipos德DATOS：合乎逻辑

我的名字是Nivel de detalle，尤其是como与coma de y，， o之间的距离。“放牧”012我们可以控制信息的数量，优化我们的软件，保证我们的信息结构。详细Mdl.ConvergenceInfo.History

恩ESTA塔布拉SE会谈摘要拉斯opciones德NIVEL德detalle disponibles。

勇气 Descripcion
0 萨尔瓦多软件没有muestra妮瓜拉资讯德convergencia。
1 萨尔瓦多软件muestra mensajes德diagnósticoŸ瓜洛杉矶criterios德convergencia CADAiteración，东德ESTA EL勇气德尔argumento去比肩农布雷 - 勇气。numprintnumprint'NumPrint'
2 萨尔瓦多软件muestra mensajes德diagnósticoŸ瓜洛杉矶criterios德convergencia EN CADAiteración。

Ejemplo：“详细”,1

Tipos德DATOS：双|单

Otras opciones德regresión

contraer待办事项

利斯塔德predictorescategóricos，especificada科莫EL面值separado POR昏迷阙CONSTA德ŸUNO德洛斯VALORES德ESTA塔布拉。'CategoricalPredictors'

勇气 Descripcion
矢量德enteros positivos 卡达ENTRADA德尔矢量ES未勇气去指数之correspondiente一拉columna洛斯DATOS predictores（O）阙contiene UNA可变categórica。XTBL
矢量LOGICO 乌纳ENTRADA标志意义阙拉columna correspondiente德DATOS predictores（O）ES UNA可变categórica。真正的XTBL
Matriz德CARACTERES CADA菲拉德拉matriz ES EL农布雷迪奥斯UNA变量predictora。洛杉矶nombres德夯coincidir CON拉斯入住日期去。PredictorNamesRellena洛杉矶nombres CON espacios EN布兰科adicionales对阙CADA菲拉德拉matriz德CARACTERES TENGA拉misma longitud。
Matriz德CADENASØmatriz德celdas德vectores德CARACTERES CADA ELEMENTO德拉matriz ES EL农布雷迪奥斯UNA变量predictora。洛杉矶nombres德夯coincidir CON拉斯入住日期去。PredictorNames
“待办事项” 待办事项洛杉矶predictores儿子categóricos。

德备考predeterminada，SI洛杉矶DATOS德尔预测están恩UNA塔布拉（）TBLfitrsvm我们有一个变量是一个逻辑向量，一个向量的分类，矩阵的矩阵，矩阵的cadenas和矩阵的celdas de vectores de caracteres。如果预测器的儿子una matriz ()，Xfitrsvmasume阙待办事项洛杉矶predictores儿子连续的。帕拉identificar cualquier OTRO预测科莫predictorescategóricos，escépéscalosmediante EL argumento去比肩农布雷 - 勇气。'CategoricalPredictors'

对洛杉矶predictorescategóricosidentificados，fitrsvmCREA变量ficticias utilizando DOS esquemas diferentes，dependiendo德州市UNA变量categóricaESTA desordenadaüordenada。帕拉obtener更多资料，consulte。虚拟变量自动生成

Ejemplo：“CategoricalPredictors”、“所有”

Tipos德DATOS：单|双|合乎逻辑|烧焦|串|细胞

变量谓词的数量，尤其是分离的数量与矩阵的数量是一致的数量与矩阵的数量是一致的数量与矩阵的数量是一致的数量与矩阵是一致的数量与矩阵是一致的数量与矩阵是一致的数量与矩阵是一致的数量与矩阵是一致的数量与矩阵是一致的数量与矩阵是一致的数量与矩阵是一致的数量与矩阵是一致的数量与矩阵是一致的数量与矩阵是一致的数量与矩阵是一致的数量与矩阵是一致的数量与矩阵是一致的数量与矩阵是一致的数量与矩阵是一致的数量。'PredictorNames'这是一个关于个人生活方式的革命。'PredictorNames'

  • 硅proporciona Y，entonces puede utilizar对DAR拉斯变量predictoras连接洛杉矶nombres。Xÿ'PredictorNames'X

    • 萨尔瓦多奥登德洛斯nombres连接德贝corresponder人奥登德columna日。PredictorNamesX这是十分之一，这是多少，这是多少，我是多少。PredictorNames {1}X（：，1）PredictorNames {2}X（：，2）Además，Y德贝SER igual。大小(X, 2)元素个数(PredictorNames)

    • 德备考predeterminada，ES。PredictorNames{ 'X1'， 'X2'，...}

  • 如果比例是这样的，那么就可以用变量来预测结果。TBL'PredictorNames'ES decirfitrsvmutiliza独奏拉斯变量predictoras连接和La变量去respuesta EN EL entrenamiento。PredictorNames

    • 德贝SER未subconjunto德Y没有puede incluir德respuesta EL农布雷德拉变量。PredictorNamesTbl.Properties.VariableNames

    • 德备考predeterminada，contiene洛杉矶nombres德托达拉斯变量predictoras。PredictorNames

    • ES UNA布埃纳实习课especificar洛杉矶predictores第下午entrenamiento山岛UNOØ独奏。'PredictorNames'式

Ejemplo：'PredictorNames'，{ 'SepalLength'， 'SepalWidth'， 'PetalLength'， 'PetalWidth'}

Tipos德DATOS：串|细胞

农布雷德拉可变德respuesta，especificado como的EL帕separado POR昏迷阙CONSTA德未矢量德CARACTERESö未escalar德卡德纳。'ResponseName'

  • 如果是成比例的，可以用变量的个数来表示。ÿ'ResponseName'

  • 硅suministra O，entonces没有puede utilizar。ResponseVarName式'ResponseName'

Ejemplo：'ResponseName'， '响应'

Tipos德DATOS：烧焦|串

Transformación德respuesta，especificada科莫EL面值separado POR昏迷阙CONSTA德ŸUNOØ未identificador德función。'ResponseTransform''没有'价值是预先决定的，是重要的，是变化的。'没有'@（Y）Y第UNAfunciónö乌纳función阙defina，utilice苏identificador德función.MATLAB埃尔identificador德función德贝aceptar未矢量（LOS VALORES德respuesta originales）Y devolver未矢量德尔MISMO玉野（LOS VALORES德respuesta transformados）。

Ejemplo：Supongamos阙CREA未identificador德función阙aplica UNAtransformaciónexponencial一个未矢量德ENTRADA mediante。myfunction的= @（Y）EXP（y）的一个continuación，puede especificar拉transformación德respuesta科莫。myfunction ResponseTransform,

Tipos德DATOS：烧焦|串|function_handle

比索去观察，especificados科莫EL面值separado POR昏迷阙CONSTA德Ÿ联合国载体德VALORESnuméricos。“权重”萨尔瓦多玉野德德贝SER igual人NÚMERO德filas恩。normaliza洛杉矶VALORES德闪现一个苏马尔1。权重Xfitrsvm权重

Tipos德DATOS：单|双

Opciones德validacióncruzada

contraer待办事项

马卡报德validacióncruzada，especificada科莫EL面值separado POR昏迷阙CONSTA德ŸUNO O操作。“CrossVal”'上'“关”

硅especifica，EL软件implementa 10 veces LAvalidacióncruzada。'上'

帕拉invalidar ESTAconfiguración德validacióncruzada，utilice UNO德estos argumentos去比肩农布雷 - 勇气：，，邻。CVPartition坚持KFoldLeaveout帕拉CREAR联合国莫德洛validado恩特雷里奥斯referencias cruzadas，puede城市搜救未argumento去比肩农布雷 - 勇气去validacióncruzada一拉VEZ。

Alternativamente，puede validar EL莫德洛MÁSADELANTE山岛埃尔crossval方法方法。

Ejemplo：“CrossVal”,“上”

Partición德validacióncruzada，especificada科莫EL面值separado POR昏迷阙CONSTA德Ÿ联合国objeto德particióncreado POR。'CVPartition'cvpartitioncvpartition萨尔瓦多objeto德particiónespecifica EL TIPO德validacióncruzada和Laindexación德洛斯conjuntos德entrenamientoÿvalidación。

帕拉CREAR联合国莫德洛validado恩特雷里奥斯referencias cruzadas，puede utilizar UNO德estos夸argumentos去比肩农布雷 - 勇气独奏：，，，邻。CVPartition坚持KFoldLeaveout

Ejemplo：Supongamos阙CREA UNAparticiónaleatoria对拉validacióncruzada德5 veces EN 500 observaciones mediante。CVP = cvpartition（500， 'KFold'，5）一个continuación，puede especificar EL莫德洛validado恩特雷里奥斯塞斯mediante。'CVPartition'，CVP

这种数据的利用是有效的，尤其是在两个变量之间的常数(0,1)。'坚持'特别地，描述了软件完成的过程:“不吸墨性”，对

  1. 选择一个并保留一个有效的数据和一个不变的数据。P * 100

  2. Almacene EL莫德洛compactoŸentrenado EN LA propiedad德尔莫德洛validado去备考cruzada。熟练

帕拉CREAR联合国莫德洛validado恩特雷里奥斯referencias cruzadas，puede utilizar UNO德estos夸argumentos去比肩农布雷 - 勇气独奏：，，，邻。CVPartition坚持KFoldLeaveout

Ejemplo：'不吸墨性'，0.1

Tipos德DATOS：双|单

我的第一个建议是，我的模型是有效的，尤其是我的模型与我的实际情况是一致的，我的英勇程度是积极向上的，我的第一个建议是我的模型是积极向上的，我的第一个建议是我的模型是积极向上的，我的第一个建议是我的模型是积极向上的，我的第一个建议是我的模型是积极向上的，我的第一个建议是我的模型是积极向上的，我的第一个建议是我的模型是积极向上的。'KFold'特别地，描述了软件完成的过程:'KFold'，K

  1. Particione aleatoriamente洛杉矶DATOS恩conjuntos。ķ

  2. 第二段是说:“我已经为我的健康作了充分的准备，但是我还没有完全准备好。”(Para cada conjunto, reserve el conjunto como datos de validacion y entrene el modelo con el otroķ- 1Establece。

  3. Almacene洛杉矶modelos compactosŸentrenados恩拉斯维加斯celdas日联合国向量解celda×1 EN LA propiedad德尔莫德洛validado cruzadamente。ķķ熟练

帕拉CREAR联合国莫德洛validado恩特雷里奥斯referencias cruzadas，puede utilizar UNO德estos夸argumentos去比肩农布雷 - 勇气独奏：，，，邻。CVPartition坚持KFoldLeaveout

Ejemplo：'KFold'，5

Tipos德DATOS：单|双

代耶EL indicador德validacióncruzada UNO-出来，especificado科莫EL面值separado POR昏迷阙CONSTA DE Y 2 O 3。'忽略''上'“关”硅especifica，entonces，对CADA UNA德拉斯observaciones（东德ESTA ELNÚMERO德observaciones excluyendo拉斯observaciones faltantes，especificadas EN LA propiedad德尔莫德洛），EL软件completa estos pasos：'Leaveout'， '上'ññNumObservations

  1. 有效的观测数据和有效的实际数据是1。ñ

  2. Almacene洛杉矶modelos compactosŸentrenados恩拉斯维加斯celdas日联合国向量解celda×1 EN LA propiedad德尔莫德洛validado cruzadamente。ññ熟练

帕拉CREAR联合国莫德洛validado恩特雷里奥斯referencias cruzadas，puede utilizar UNO德estos夸argumentos去比肩农布雷 - 勇气独奏：，，，邻。CVPartition坚持KFoldLeaveout

Ejemplo：'Leaveout'， '上'

CONTROLES德convergencia

contraer待办事项

Tolerancia对拉diferencia去购买gradiente恩特雷里奥斯洛杉矶infractores优越Ë劣obtenidos POR SMOØISDA，especificado科莫EL面值separado POR昏迷阙CONSTA德Ÿ联合国escalar没有negativo。'DeltaGradientTolerance'

Ejemplo：'DeltaGradientTolerance'，1E-4

Tipos德DATOS：单|双

Tolerancia德separación德viabilidad obtenida POR SMOØISDA，especificada科莫EL面值separado POR昏迷阙CONSTA日联合国escalar没有negativo。'GapTolerance'

硅ES，después没有utiliza埃斯特parámetro对marcar拉convergencia。GapTolerance0fitrsvm

Ejemplo：'GapTolerance'，1E-4

Tipos德DATOS：单|双

NÚMERO被Máximo德iteraciones德optimizaciónNUMERICA，especificado科莫EL面值separado POR昏迷阙CONSTA德Ÿ联合国肠POSITIVO。“IterationLimit”

萨尔瓦多软件devuelve未莫德洛entrenado independientemente德州市拉若缇娜去optimización收敛correctamente。contiene资讯德convergencia。Mdl.ConvergenceInfo

Ejemplo：'IterationLimit'，1E8

Tipos德DATOS：双|单

Tolerancia对拉infracción去Karush - 库恩 - 塔克（KKT），especificada科莫EL面值separado POR昏迷阙CONSTA日联合国英勇escalar没有negativo。'KKTTolerance'

埃斯特帕农布雷 - 勇气独奏SE aplica SI ES O操作。“规划求解”'SMO''ISDA'

硅ES，después没有utiliza埃斯特parámetro对marcar拉convergencia。KKTTolerance0fitrsvm

Ejemplo：'KKTTolerance'，1E-4

Tipos德DATOS：单|双

NÚMERO德iteraciones恩特雷里奥斯拉斯reducciones德尔CONJUNTO ACTIVO，especificado科莫EL面值separado POR昏迷阙CONSTA日联合国肠无negativo。'ShrinkagePeriod'

Si建立，el软件不减少el conjunto activo。'ShrinkagePeriod'，0

Ejemplo：“ShrinkagePeriod”, 1000年

Tipos德DATOS：双|单

Optimizacion de hiperparametros

contraer待办事项

Parámetros对optimizar，especificados科莫EL面值separado POR昏迷阙CONSTA德ŸUNO德洛斯siguientes：“OptimizeHyperparameters”

  • ——没有optimizar。'没有'

  • - Utilice。'汽车'{ 'BoxConstraint'， 'KernelScale'， '小量'}

  • - Optimizar待办事项洛杉矶parámetroselegibles。“所有”

  • Matriz德CADENASØmatriz德celdas德nombres德parámetroselegibles。

  • 矢量德objetos，normalmente拉萨利达去。optimizableVariable超参数

使最优值最小化(误差)对各种参数都是有效的。fitrsvm帕拉controlar EL TIPO德validacióncruzadaŸOTROS aspectos德拉optimización，utilice EL比肩农布雷 - 勇气。HyperparameterOptimizationOptions

诺塔

我们的价值是建立在我们的价值观念之上的。“OptimizeHyperparameters”POR ejemplo，establecer对hacer阙本身apliquen洛杉矶VALORES。“OptimizeHyperparameters”'汽车''汽车'

洛杉矶parámetroselegibles对儿子：fitrsvm

  • - búsquedas恩特雷里奥斯VALORES positivos，POR defecto escalado德registro EN EL兰戈。BoxConstraintfitrsvm[1E-3,1e3]

  • - búsquedas恩特雷里奥斯VALORES positivos，POR defecto escalado德registro EN EL兰戈。KernelScalefitrsvm[1E-3,1e3]

  • - búsquedas恩特雷里奥斯VALORES positivos，POR defecto escalado德registro EN EL兰戈。εfitrsvm[1E-3,1e2] * IQR（Y）/1.349

  • - búsquedas恩特雷里奥斯，M，Y。KernelFunctionfitrsvm“高斯”“线性”多项式的

  • - búsquedas恩特雷里奥斯enteros EN EL兰戈。PolynomialOrderfitrsvm[2,4]

  • - búsquedas恩特雷里奥斯年。标准化fitrsvm“真正的”'假'

没有预先决定论就没有预先决定论。optimizableVariable比如,

负载carsmall参数个数=超参数（ 'fitrsvm'，[马力，重量]，MPG）;PARAMS（1）.Range = [1E-4,1e6];

磷酸酶科莫EL勇气去。参数个数OptimizeHyperparameters

德备考predeterminada，拉visualizacióniterativa aparece EN LA拉利内阿德comandoy洛杉矶trazados aparecen托里奥拉ELNÚMERO德hiperparámetros德拉optimización。啪啦啦optimizaciónŸ拉斯GRAFICAS，拉funciónobjetivo ES日志（1 +交叉验证损失）对拉regresión和La TASA德clasificación是erronea对拉clasificación。帕拉controlar LAvisualizacióniterativa，establezca埃尔坎波德尔argumento去比肩农布雷 - 勇气。详细'HyperparameterOptimizationOptions'帕拉controlar洛杉矶trazados，establezca埃尔坎波德尔argumento去比肩农布雷 - 勇气。ShowPlots'HyperparameterOptimizationOptions'

帕拉obtener联合国ejemplo，consulte。Optimizar拉regresión德SVM

Ejemplo：'OptimizeHyperparameters'， '汽车'

Opciones对拉optimización，especificadas科莫EL面值separado POR昏迷阙CONSTA德ŸUNA estructura。'HyperparameterOptimizationOptions'埃斯特argumento modifica EL efecto德尔argumento去比肩农布雷 - 勇气。OptimizeHyperparameters待办事项洛杉矶坎波斯德拉estructura儿子opcionales。

农布雷德尔坎波 英勇 Predeterminado
优化

  • - Utilice LAoptimizaciónbayesiana。'bayesopt'Internamente，ESTAconfiguración骆驼一个。bayesopt

  • -使用busqueda de cuada con valores维度。“gridsearch”NumGridDivisions

  • - Buscar al azar entre puntos。'randomsearch'MaxObjectiveEvaluations

búsquedas恩勋章联合国aleatorio，utilizando muestreo uniforme罪reemplazo德拉cuadrícula。“gridsearch”最理想的情况是，你可以把它放在你的生活中。sortrows (Mdl.HyperparameterOptimizationResults)

 'bayesopt'
AcquisitionFunctionName

  • “预计-改善每秒加”

  • “预计-改善”

  • “预计-改善，加上”

  • “预计-改善每秒”

  • “低信心结合”

  • “概率的，改善”

拉斯维加斯funciones德adquisicióncuyos nombres incluyen没有producen resultados reproducibles porque洛杉矶optimizacióndepende德尔时代报德ejecución德拉funciónobjetivo。每秒您所居住的区域包括您所居住的区域。+帕拉obtener更多资料，consulte。获取函数类型

 “预计-改善每秒加”
MaxObjectiveEvaluations NÚMERO被Máximo德evaluaciones德funciones objetivas。 对O，Y户拉cuadrícula对三十'bayesopt''randomsearch'“gridsearch”
MAXTIME

LIMITE德蒂恩波，especificado科莫未真正POSITIVO。萨尔瓦多LIMITE德时代报ES EN segundos，medido POR年。抽搐TOC时代报德ejecuciónpuede superar porque没有interrumpe拉斯evaluaciones德funciones。MAXTIMEMAXTIME

 天道酬勤
NumGridDivisions 帕拉，ELNÚMERO德VALORES EN CADA尺寸。“gridsearch”萨尔瓦多勇气puede SER未向量解enteros positivos阙丹ELNÚMERO德VALORES对CADA尺寸Ø未escalar阙本身aplica一个托达拉斯dimensiones。埃斯特坎普SE omite对拉斯变量categóricas。 10
ShowPlots 勇气LOGICO阙籼稻SI SE德夯mostrar trazados。硅，埃斯特坎普traza EL MEJOR勇气去funciónobjetivo CON respecto人NÚMERO德iteración。真正的硅干草乌诺öDOSparámetros德optimización，Y SI ES，también本身traza未莫德洛德拉funciónobjetivo CON洛斯parámetros。优化'bayesopt'ShowPlots 真正的
SaveIntermediateResults 勇气LOGICO阙籼稻SI SE德夯和保存洛杉矶resultados宽多上课。优化'bayesopt'如果这个面积是可变的，那么这个面积就等于这个面积。真正的“BayesoptResults”这是一个变量。BayesianOptimization 假
详细

在comandos线上的视觉爱丽丝。

  • - 仙visualizacióniterativa0

  • - Visualizacióniterativa1

  • - Pantalla iterativa CON重要信息2

帕拉obtener更多资料，consulte EL argumento去比肩农布雷 - 勇气。bayesopt详细

 1
UseParallel 勇气LOGICO阙籼稻SI SE德贝ejecutar拉optimizaciónbayesiana EN paralelo，老阙requiere .Parallel计算工具箱™Debido一拉不reproducibilidad德拉sincronizaciónparalela，拉optimizaciónbayesiana paralela没有产生necesariamente resultados reproducibles。帕拉obtener更多资料，consulte。并行优化贝叶斯 假
重新分割

勇气LOGICO阙籼稻SI SE德贝御宇一个particionar拉validacióncruzada EN CADAiteración。硅，EL optimizador utiliza UNA索拉partición对拉optimización。假

总的来说，这个结果是由构成的所有部分构成的。真正的仙禁运，对obtener布宜诺斯艾利斯resultados，SE requiere人menos EL多布尔日evaluaciones德funciones。真正的

 假
没有人用过这个词。
CVPartition 联合国objeto，TAL科莫LO CREO。cvpartitioncvpartition 对没有especificaningún坎波validacióncruzada“Kfold”, 5
坚持 联合国escalar EN EL兰戈阙representa拉fracción德retención。（0,1）
Kfold 联合国肠市长阙1。

Ejemplo：'HyperparameterOptimizationOptions'，结构（ 'MaxObjectiveEvaluations'，60）

Tipos德DATOS：结构

Argumentos德公司salida

contraer待办事项

莫德洛德regresiónSVM entrenado，devuelto科莫莫德洛Ø莫德洛validado恩特雷里奥斯referencias cruzadas。RegressionSVMRegressionPartitionedSVM

如果我们建立一个连续的参数，它在我们的模型中是有效的。KFold坚持LeaveoutCrossValCVPartitionMdlRegressionPartitionedSVM德卤味反证，ES联合国莫德洛。MdlRegressionSVM

Limitaciones

fitrsvmadmite conjuntos德DATOS德巴哈一个moderada尺寸。第下午CONJUNTO德DATOS德阿尔塔尺寸，utilice EN苏卢格。fitrlinear

Sugerencias

  • 一menos阙埃尔CONJUNTO德DATOS海大，intente SIEMPRE estandarizar洛杉矶predictores（consulte）。标准化香格里拉estandarización脑水肿阙洛杉矶predictores肖恩insensibles一个拉斯escalas恩拉斯维加斯阙本身miden。

  • 这是我的建议，也是我的建议。KFold洛杉矶resultados德拉validacióncruzada行列式qué时晒黑边SE generaliza EL莫德洛SVM。

  • 稀疏恩vectores德soporte ES UNA propiedad deseable德UN莫德洛SVM。帕拉reducir ELNÚMERO德vectores德soporte，establezca EL argumento去比肩农布雷 - 勇气恩未勇气重创。BoxConstraint埃斯塔行动组织tambiénaumenta时代报德entrenamiento。

  • 对未蒂恩波德entrenamientoóptimo，establezca EL LIMITE德MEMORIA阙permita EL LIMITE德MEMORIA德尔EQUIPO。CacheSize

  • 硅埃斯佩拉muchos menos vectores德soporte阙拉斯维加斯observaciones恩报德CONJUNTO entrenamiento，puede acelerar significativamente拉convergencia reduciendo EL CONJUNTO ACTIVO mediante EL argumento去比肩农布雷 - 勇气。'ShrinkagePeriod'ES UNA布埃纳实习课德城市搜救。“ShrinkagePeriod”, 1000年

  • 拉斯维加斯observaciones duplicadas阙estánleJOS的德拉拉利内阿德regresión没有afectan一拉convergencia。仙禁运，独奏UNAS pocas observaciones duplicadas阙ocurren CERCA德拉拉利内阿德regresiónpueden ralentizar LA convergencia considerablemente。帕拉acelerar LA convergencia，especifique SI：'RemoveDuplicates'，真

    • 萨尔瓦多CONJUNTO德DATOS contiene我是欢迎observaciones duplicadas。

    • Sospecha阙algunas observaciones duplicadas pueden CAER CERCA德拉拉利内阿德regresión。

    罪恶禁运，对人的惩罚，原始的durante el entrenamiento，fitrsvm德夯almacenar temporalmente conjuntos德DATOS independientes：EL原始y OTRO罪拉斯observaciones duplicadas。POR LO短刀，SI especifica对conjuntos德DATOS阙contienen波苏斯duplicados，真正的fitrsvm消费CERCA德尔多布尔日MEMORIA德洛斯DATOS originales。

  • Después德entrenar未莫德洛，puede generarcódigoC / C ++阙predice拉斯respuestas段的Nuevos DATOS。拉generación德códigoC / C ++ requiereMATLAB编码器™。帕拉obtener更多资料，consulte。介绍代码生成

Algoritmos

  • 支持向量机的线性关系与没有线性关系的线性关系以及与之相关的线性关系。理解maquina向量的后悔

  • ，，矢量去CARACTERESvacíos（），卡德纳vacía（）Y洛斯VALORES靛阙faltan VALORES德DATOS。为NaN<未定义>''“”<缺失>fitrsvmelimina filas enteras德DATOS correspondientes一个UNA respuesta阙法尔他。人normalizar比索，fitrsvmignora cualquier比索correspondiente一个UNA观察CON人menos联合国预测阙法尔他。POR consiguiente，ES更多钞票阙拉斯维加斯restricciones德尔cuadro去观察无海igual一个。BoxConstraint

  • fitrsvmelimina拉斯observaciones阙蒂嫩CERO比索。

  • 如果成立，就成立“标准化”，真“权重”fitrsvmestandariza洛杉矶predictores utilizando SUS correspondientes MEDIOS ponderadosŸdesviacionesestándarponderadas。ES decirfitrsvmestandariza EL预测（ĴXĴ)使用的

    X Ĵ ∗ = X Ĵ − μ Ĵ ∗ σ Ĵ ∗ 。

    • μ Ĵ ∗ = 1 • ķ w ^ ķ • ķ w ^ ķ X Ĵ ķ 。

    • XjkES LA观察（FILA）德尔预测（columna）。ķĴ

    • （ σ Ĵ ∗ ） 2 = v 1 v 1 2 − v 2 • ķ w ^ ķ （ X Ĵ ķ − μ Ĵ ∗ ） 2 。

    • v 1 = • Ĵ w ^ Ĵ 。

    • v 2 = • Ĵ （ w ^ Ĵ ） 2 。

  • 硅洛杉矶DATOS德尔预测contienen变量categóricas，EL软件generalmente utiliza UNAcodificaciónficticia completa对estas变量。萨尔瓦多软件CREA UNA变量ficticia对CADA NIVEL德CADA变量categórica。

    • 这是一个变量预测的初始值。PredictorNames我们需要一个预测，因为我们知道有一个变量是绝对准确的。这个矩阵是1 / 3这个矩阵是连续的这个矩阵是由变量谓词构成的。PredictorNames

    • 这是所有变量的预测，包括所有变量的假设。ExpandedPredictorNames我们需要一个预测，因为我们知道有一个变量是绝对准确的。Luego ES UNA matriz德celdas DE 1个POR 5 vectores德CARACTERES阙contiene洛斯nombres拉斯变量predictorasý拉斯NUEVAS变量ficticias。ExpandedPredictorNames

    • 这是一个预测因子，包括了所有的变量。β

    • 香格里拉propiedad almacena洛杉矶VALORES predictores对洛杉矶vectores德soporte，incluidas拉斯变量ficticias。万博1manbetxSupportVectors我们可以用这些变量来预测，因为这是一个非常精确的变量。米Entonces ES UNA matriz -by-5。万博1manbetxSupportVectors米

    • 最初的版本是这样的。X没有incluye拉斯变量ficticias。宽多拉ENTRADA ES UNA塔布拉，contiene独奏las Columnas酒店utilizadas科莫predictores。X

  • 对洛杉矶predictores especificados EN UNA塔布拉，SI alguna德拉斯变量contienecategoríasordenadas（ordinales），EL软件utiliza拉codificación序段estas变量。

    • 这是一个变量，它包含了所有的变量ķķ- 1变量ficticias。香格里拉变量ficticia ESĴ1对niveles闪现，YĴ+ 1对nivelesĴ+ 1一个través德。ķ

    • 所有的变量都是虚构的所有的变量都是虚构的所有的变量都是虚构的ExpandedPredictorNames+ 1。拉斯维加斯tiendas德软件ķ- 1nombres predictores adicionales对拉斯变量ficticias，incluidos洛杉矶nombres德洛斯niveles 2，3，...。ķ

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Referencias

[1] Clark, D.， Z. Schreter, A. Adams。动态和反向传播的定量比较， 1996年提交给澳大利亚神经网络会议。

[2]范，R.-E.，P.-H.陈忠和C.-J.林。“工作使用训练支持向量机的二阶信息设置选择。”万博1manbetx杂志的机器学习研究的，第6卷，2005年，第1889至1918年。

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