Предварительно обработайте данные и обучите классификатор SVM

Загрузите patients набор данных. Составьте таблицу с помощью Diastolic и Systolic числовые переменные. Каждая строка таблицы соответствует различному пациенту.

load patients
tbl = table(Diastolic,Systolic);
head(tbl)

ans=8×2 table
    Diastolic    Systolic
    _________    ________

       93          124   
       77          109   
       83          125   
       75          117   
       80          122   
       70          121   
       88          130   
       82          115   

Преобразуйте Gender переменная к categorical переменная. Порядок категорий в categoricalGender важно, потому что это определяет порядок столбцов в данных о предикторе. Используйте dummyvar преобразовывать категориальную переменную в матрицу нулей и единиц, где 1 значение в (i,j)запись th указывает что iпациент th принадлежит jкатегория th.

categoricalGender = categorical(Gender);
orderGender = categories(categoricalGender)

orderGender = 2x1 cell
    {'Female'}
    {'Male'  }

dummyGender = dummyvar(categoricalGender);

Примечание: получившийся dummyGender матрица имеет неполный ранг. В зависимости от типа модели вы обучаетесь, этот дефицит ранга может быть проблематичным. Например, когда учебные линейные модели, удалите первый столбец фиктивных переменных.

Составьте таблицу, которая содержит фиктивную переменную dummyGender с соответствующими переменными заголовками. Объедините эту новую таблицу с tbl.

tblGender = array2table(dummyGender,'VariableNames',orderGender);
tbl = [tbl tblGender];
head(tbl)

ans=8×4 table
    Diastolic    Systolic    Female    Male
    _________    ________    ______    ____

       93          124         0        1  
       77          109         0        1  
       83          125         1        0  
       75          117         1        0  
       80          122         1        0  
       70          121         1        0  
       88          130         1        0  
       82          115         0        1  

Преобразуйте SelfAssessedHealthStatus переменная к categorical переменная. Отметьте порядок категорий в categoricalHealth, и преобразуйте переменную в числовую матрицу с помощью dummyvar.

categoricalHealth = categorical(SelfAssessedHealthStatus);
orderHealth = categories(categoricalHealth)

orderHealth = 4x1 cell
    {'Excellent'}
    {'Fair'     }
    {'Good'     }
    {'Poor'     }

dummyHealth = dummyvar(categoricalHealth);

Составьте таблицу, которая содержит dummyHealth с соответствующими переменными заголовками. Объедините эту новую таблицу с tbl.

tblHealth = array2table(dummyHealth,'VariableNames',orderHealth);
tbl = [tbl tblHealth];
head(tbl)

ans=8×8 table
    Diastolic    Systolic    Female    Male    Excellent    Fair    Good    Poor
    _________    ________    ______    ____    _________    ____    ____    ____

       93          124         0        1          1         0       0       0  
       77          109         0        1          0         1       0       0  
       83          125         1        0          0         0       1       0  
       75          117         1        0          0         1       0       0  
       80          122         1        0          0         0       1       0  
       70          121         1        0          0         0       1       0  
       88          130         1        0          0         0       1       0  
       82          115         0        1          0         0       1       0  

Третья строка tbl, например, соответствует пациенту с этими характеристиками: диастолическое кровяное давление 83, систолическое кровяное давление 125, розетка и хорошее самооцененное состояние здоровья.

Поскольку все значения в tbl являются числовыми, можно преобразовать таблицу в матричный X.

X = table2array(tbl);

Обучите классификатор SVM с помощью X. Задайте Smoker переменная как ответ.

Y = Smoker;
Mdl = fitcsvm(X,Y);

Сгенерируйте Код C/C++

Сгенерируйте код, который загружает классификатор SVM, берет новые данные о предикторе в качестве входного параметра, и затем классифицирует новые данные.

Сохраните классификатор SVM в файл с помощью saveLearnerForCoder.

saveLearnerForCoder(Mdl,'SVMClassifier')

saveLearnerForCoder сохраняет классификатор в двоичный файл MATLAB® SVMClassifier.mat как массив структур в текущей папке.

Задайте функцию точки входа mySVMPredict, который берет новые данные о предикторе в качестве входного параметра. В функции загрузите классификатор SVM при помощи loadLearnerForCoder, и затем передайте загруженный классификатор predict.

type mySVMPredict.m % Display contents of mySVMPredict.m file

function label = mySVMPredict(X) %#codegen
Mdl = loadLearnerForCoder('SVMClassifier');
label = predict(Mdl,X);
end

Примечание: Если вы нажимаете кнопку, расположенную в верхнем правом разделе этой страницы, и открываете этот пример в MATLAB, затем MATLAB открывает папку в качестве примера. Эта папка включает файл функции точки входа mySVMPredict.m.

Сгенерируйте код для mySVMPredict при помощи codegen. Задайте тип данных и размерности новых данных о предикторе при помощи coder.typeof так, чтобы сгенерированный код принял массив переменного размера.

codegen mySVMPredict -args {coder.typeof(X,[Inf 8],[1 0])}

Проверьте тот mySVMPredict и файл MEX возвращает те же результаты для обучающих данных.

label = predict(Mdl,X);
mylabel = mySVMPredict(X);
mylabel_mex = mySVMPredict_mex(X);
verifyMEX = isequal(label,mylabel,mylabel_mex)

verifyMEX = logical
   1

Предскажите метки для новых данных

Чтобы предсказать метки для новых данных, необходимо сначала предварительно обработать новые данные. Если при запуске сгенерированный код в среде MATLAB, можно выполнить шаги предварительной обработки, описанные в этом разделе. Если вы развертываете сгенерированный код вне среды MATLAB, шаги предварительной обработки могут отличаться. В любом случае необходимо гарантировать, что новые данные имеют те же столбцы как обучающие данные X.

В этом примере возьмите третьих, четвертых, и пятых пациентов в patients набор данных. Предварительно обработайте данные для этих пациентов так, чтобы получившаяся числовая матрица совпадала с формой обучающих данных.

Преобразуйте категориальные переменные в фиктивные переменные. Поскольку новые наблюдения не могут включать значения от всех категорий, необходимо задать те же категории как те используемые во время обучения и поддержать тот же порядок категории. В MATLAB передайте упорядоченный массив ячеек названий категории, сопоставленных с соответствующей переменной обучающих данных (в этом примере, orderGender для гендерных значений и orderHealth для самооцененных значений состояния здоровья).

newcategoricalGender = categorical(Gender(3:5),orderGender);
newdummyGender = dummyvar(newcategoricalGender);

newcategoricalHealth = categorical(SelfAssessedHealthStatus(3:5),orderHealth);
newdummyHealth = dummyvar(newcategoricalHealth);

Объедините все новые данные в числовую матрицу.

newX = [Diastolic(3:5) Systolic(3:5) newdummyGender newdummyHealth]

newX = 3×8

    83   125     1     0     0     0     1     0
    75   117     1     0     0     1     0     0
    80   122     1     0     0     0     1     0

Обратите внимание на то, что newX соответствует точно третьим, четвертым, и пятым строкам матричного X.

Проверьте тот mySVMPredict и файл MEX возвращает те же результаты для новых данных.

newlabel = predict(Mdl,newX);
newmylabel = mySVMPredict(newX);
newmylabel_mex = mySVMPredict_mex(newX);
newverifyMEX = isequal(newlabel,newmylabel,newmylabel_mex)

newverifyMEX = logical
   1