Эта функция полностью поддерживает "высокие" массивы. Можно использовать модели, обученные или на или на высоких данных в оперативной памяти с этой функцией.
Для получения дополнительной информации смотрите Длинные массивы (MATLAB).
Указания и ограничения по применению:
Используйте saveLearnerForCoder, loadLearnerForCoder, и codegen сгенерировать код для predict функция. Сохраните обученную модель при помощи saveLearnerForCoder. Задайте функцию точки входа, которая загружает сохраненную модель при помощи loadLearnerForCoder и вызывает predict функция. Затем используйте codegen сгенерировать код для функции точки входа.
Можно также сгенерировать фиксированную точку код C/C++ для predict. Генерация фиксированной точки требует дополнительного шага, который задает типы данных с фиксированной точкой переменных, требуемых для предсказания. Создайте структуру типа данных с фиксированной точкой при помощи функции типа данных, сгенерированной generateLearnerDataTypeFcn, и используйте структуру в качестве входного параметра loadLearnerForCoder в функции точки входа. При генерации фиксированной точки код C/C++ требует MATLAB® Coder™ и Fixed-Point Designer™.
Генерация фиксированной точки для predict включает типы данных распространения для отдельных учеников и, поэтому, может быть трудоемким.
Эта таблица содержит примечания об аргументах predict. Аргументы, не включенные в эту таблицу, полностью поддержаны.
| Аргумент | Примечания и ограничения |
|---|
Mdl | Для указаний и ограничений по применению объекта модели смотрите
Генерацию кода CompactRegressionEnsemble объект. |
X |
Для общей генерации кода, X должна быть матрица с двойной точностью или с одинарной точностью или таблица, содержащая single или double переменные предикторы. Если вы хотите задать X как таблица, затем ваша модель должна быть обучена с помощью таблицы, и необходимо гарантировать, что точка входа функционирует для предсказания:
Для примера этого табличного рабочего процесса смотрите, Генерируют Код, чтобы Классифицировать Числовые данные на Таблицу. Для получения дополнительной информации об использовании таблиц в генерации кода смотрите Генерацию кода для Таблиц (MATLAB Coder) и Табличные Ограничения для Генерации кода (MATLAB Coder). Для генерации фиксированной точки, X должна быть матрица фиксированной точки. Количество строк или наблюдения, в X может быть переменный размер, но количество столбцов в X должен быть зафиксирован.
|
| Аргументы в виде пар имя-значение |
Имена в аргументах пары "имя-значение" должны быть константами времени компиляции. Например, чтобы разрешить пользовательским индексам до 5 слабых учеников в сгенерированном коде, включайте {coder.Constant('Learners'),coder.typeof(0,[1,5],[0,1])} в -args значение codegen.
|
'Learners' | Для генерации фиксированной точки, 'Learners' значение должно иметь целочисленный тип данных. |
Для получения дополнительной информации смотрите Введение в Генерацию кода.