Прогнозирование ответов с использованием совокупности деревьев решений для регрессии
Набор инструментов для статистики и машинного обучения/регрессия
Блок RegingEnsemble Predict предсказывает ответы с использованием ансамбля деревьев решений (RegressionEnsemble, RegressionBaggedEnsemble, или CompactRegressionEnsemble).
Импортируйте обучаемый объект регрессии в блок, указав имя переменной рабочей области, содержащей объект. Входной порт x принимает данные наблюдения (данные предиктора), а выходной порт yfit возвращает предсказанный отклик для наблюдения.
Укажите тип данных для вывода yfit. Тип может быть унаследован, указан непосредственно или выражен как объект типа данных, например Simulink.NumericType.
При выборе Inherit: autoблок использует правило, наследующее тип данных.
Дополнительные сведения о типах данных см. в разделе Типы данных управляющих сигналов (Simulink).
Нажмите кнопку Показать помощник по типам данных
, чтобы отобразить помощник по типам данных, который помогает задать атрибуты типов данных. Дополнительные сведения см. в разделе Определение типов данных с помощью помощника по типам данных (Simulink).
Параметр блока: OutDataTypeStr |
| Текст: символьный вектор |
Значения: 'Inherit: auto' | 'double' | 'single' | 'half' | 'int8' | 'uint8' | 'int16' | 'uint16' | 'int32' | 'uint32' | 'int64' | 'uint64' | 'boolean' | 'fixdt(1,16)' | 'fixdt(1,16,0)' | 'fixdt(1,16,2^0,0)' | '<data type expression>' |
По умолчанию: 'Inherit: auto' |
Укажите тип данных для выходных данных слабых учеников. Тип может быть унаследован, указан непосредственно или выражен как объект типа данных, например Simulink.NumericType.
При выборе Inherit: autoблок использует правило, наследующее тип данных.
Дополнительные сведения о типах данных см. в разделе Типы данных управляющих сигналов (Simulink).
Нажмите кнопку Показать помощник по типам данных, чтобы отобразить помощник по типам данных, который помогает задать атрибуты типов данных. Дополнительные сведения см. в разделе Определение типов данных с помощью помощника по типам данных (Simulink).
Параметр блока: WeakLearnerDataTypeStr |
| Текст: символьный вектор |
Значения: 'Inherit: auto' | 'double' | 'single' | 'half' | 'int8' | 'uint8' | 'int16' | 'uint16' | 'int32' | 'uint32' | 'int64' | 'uint64' | 'boolean' | 'fixdt(1,16)' | 'fixdt(1,16,0)' | 'fixdt(1,16,2^0,0)' | '<data type expression>' |
По умолчанию: 'Inherit: auto' |
Типы данных |
|
Прямой проход |
|
Многомерные сигналы |
|
Сигналы переменного размера |
|
Обнаружение пересечения нулей |
|
Функциональный блок MATLAB можно использовать с predict объектная функция ансамбля деревьев решений (RegressionEnsemble, RegressionBaggedEnsemble, или CompactRegressionEnsemble). Пример см. в разделе Прогнозирование меток классов с использованием функционального блока MATLAB.
При принятии решения об использовании блока RegingEnsemble Predict в библиотеке Toolbox™ статистики и машинного обучения или блока MATLAB Function с помощью predict рассмотрите следующие функции:
При использовании блока библиотеки инструментов «Статистика и машинное обучение» для преобразования модели с плавающей запятой в фиксированную можно использовать инструмент «Фиксированная точка» (Fixed-Point Designer).
Поддержка массивов переменного размера должна быть включена для функционального блока MATLAB с predict функция.
При использовании функционального блока MATLAB можно использовать функции MATLAB для предварительной обработки или последующей обработки до или после прогнозирования в том же функциональном блоке MATLAB.
