Чтобы в интерактивном режиме обучить модель дискриминантного анализа, используйте приложение Classification Learner. Для большей гибкости обучите модель дискриминантного анализа использование fitcdiscr в интерфейсе командной строки. После обучения предскажите метки или оцените апостериорные вероятности путем передачи модели и данных о предикторе к predict.
| Classification Learner | Обучите модели классифицировать данные с помощью машинного обучения с учителем |
ClassificationDiscriminant | Классификация дискриминантных анализов |
CompactClassificationDiscriminant | Компактный класс дискриминантного анализа |
ClassificationPartitionedModel | Перекрестная подтвержденная модель классификации |
Обучите классификаторы дискриминантного анализа Используя приложение Classification Learner
Создайте и сравните классификаторы дискриминантного анализа и экспортируйте обученные модели, чтобы сделать прогнозы для новых данных.
Контролируемое изучение рабочего процесса и алгоритмов
Поймите шаги для контролируемого изучения и характеристик непараметрической классификации и функций регрессии.
Категориальные данные об ответе
Классификация дискриминантных анализов
Поймите алгоритм дискриминантного анализа и как соответствовать модели дискриминантного анализа к данным.
Создание модели дискриминантного анализа
Поймите, что алгоритм раньше создавал классификаторы дискриминантного анализа.
Создайте и визуализируйте классификатор дискриминантного анализа
Выполните линейную и квадратичную классификацию ирисовых данных Фишера.
Улучшение моделей дискриминантного анализа
Исследуйте и улучшите производительность модели дискриминантного анализа.
Упорядочите классификатор дискриминантного анализа
Сделайте более устойчивую и более простую модель путем удаления предикторов, не ставя под угрозу предсказательную силу модели.
Исследуйте гауссово предположение смеси
Дискриминантный анализ принимает, что данные прибывают из Гауссовой модели смеси. Поймите, как исследовать это предположение.
Прогноз Используя модели дискриминантного анализа
Поймите, как predict классифицирует наблюдения с помощью модели дискриминантного анализа.
Визуализируйте поверхности решения различных классификаторов
Этот пример показывает, как визуализировать поверхность решения для различных алгоритмов классификации.