Обучите модель

Загрузите carsmall набор данных, и затем подбирает квадратичную модель регрессии.

load carsmall
X = Weight;
y = MPG;
mdl = fitlm(X,y,'quadratic');

Сохраните модель

Сохраните подбиравшую квадратичную модель в файл QLMMdl.mat при помощи saveLearnerForCoder.

saveLearnerForCoder(mdl,'QLMMdl');

Задайте функцию точки входа

Задайте функцию с именем точки входа mypredictQLM это делает следующее:

function [yhat,ci] = mypredictQLM(x,varargin) %#codegen
%MYPREDICTQLM Predict response using linear model
%   MYPREDICTQLM predicts responses for the n observations in the n-by-1
%   vector x using the linear model stored in the MAT-file QLMMdl.mat, and
%   then returns the predictions in the n-by-1 vector yhat. MYPREDICTQLM
%   also returns confidence interval bounds for the predictions in the
%   n-by-2 vector ci.
CompactMdl = loadLearnerForCoder('QLMMdl');
[yhat,ci] = predict(CompactMdl,x,varargin{:});
end

Добавьте %#codegen директива компилятора (или прагма) к функции точки входа после функциональной подписи, чтобы указать, что вы намереваетесь сгенерировать код для алгоритма MATLAB. Добавление этой директивы дает Анализатору кода MATLAB команду помогать вам диагностировать и зафиксировать нарушения, которые привели бы к ошибкам во время генерации кода.

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

Сгенерируйте код

Сгенерируйте код для функции точки входа использование codegen (MATLAB Coder). Поскольку C и C++ являются статически типизированными языками, необходимо определить свойства всех переменных в функции точки входа во время компиляции. Чтобы задать тип данных и точный размер входного массива, передайте выражение MATLAB®, которое представляет множество значений определенным размером типа данных и массива. Используйте coder.Constant (MATLAB Coder) для имен аргументов пары "имя-значение".

Если количество наблюдений неизвестно во время компиляции, можно также задать вход как переменный размер при помощи coder.typeof (MATLAB Coder). Для получения дополнительной информации смотрите, Задают Аргументы Переменного Размера для Code Generation and Specify Properties Входных параметров функции Точки входа (MATLAB Coder).

codegen mypredictQLM -args {X,coder.Constant('Alpha'),0.1,coder.Constant('Simultaneous'),true}

codegen генерирует MEX-функцию mypredictQLM_mex с зависимым платформой расширением.

Проверьте сгенерированный код

Сравните предсказания и доверительные интервалы с помощью predict и mypredictQLM_mex. Задайте аргументы пары "имя-значение" в том же порядке как в -args аргумент в вызове codegen.

Xnew = sort(X);
[yhat1,ci1] = predict(mdl,Xnew,'Alpha',0.1,'Simultaneous',true);
[yhat2,ci2] = mypredictQLM_mex(Xnew,'Alpha',0.1,'Simultaneous',true);

Возвращенные значения от mypredictQLM_mex может включать различия в округлении по сравнению со значениями от predict. В этом случае сравните значения, позволяющие маленький допуск.

find(abs(yhat1-yhat2) > 1e-6)

ans =

  0x1 empty double column vector

find(abs(ci1-ci2) > 1e-6)

ans =

  0x1 empty double column vector

Сравнение подтверждает, что возвращенные значения равны в допуске 1e–6.

Постройте возвращенные значения для сравнения.

h1 = plot(X,y,'k.');
hold on
h2 = plot(Xnew,yhat1,'ro',Xnew,yhat2,'gx');
h3 = plot(Xnew,ci1,'r-','LineWidth',4);
h4 = plot(Xnew,ci2,'g--','LineWidth',2);
legend([h1; h2; h3(1); h4(1)], ...
    {'Data','predict estimates','MEX estimates','predict CIs','MEX CIs'});
xlabel('Weight');
ylabel('MPG');