Exponenta Banner
exponenta event banner

Поддержка векторной машинной регрессии

Поддержка векторных машин для регрессионных моделей

Для большей точности в низко- и среднеразмерных наборах данных следует обучить модель опорной векторной машины (SVM) с помощью fitrsvm.

Для сокращения времени вычислений в высокоразмерных наборах данных эффективно обучайте модель линейной регрессии, такую как линейная модель SVM, используя fitrlinear.

Приложения

Обучающийся регрессииОбучение регрессионных моделей прогнозированию данных с использованием контролируемого машинного обучения

Блоки

Прогнозирование RegingSVMПрогнозирование ответов с использованием регрессионной модели вспомогательного вектора (SVM)

Функции

развернуть все

fitrsvmПодгонка модели опорной векторной машинной регрессии
predictПрогнозирование откликов с использованием модели опорной векторной машинной регрессии
fitrlinearПодгонка модели линейной регрессии к высокоразмерным данным
predictПрогнозирование отклика модели линейной регрессии
fitrkernelПодгонка модели регрессии ядра Гаусса с использованием случайного расширения элементов
lossРегрессионная потеря для модели регрессии ядра Гаусса
predictПрогнозирование ответов для модели регрессии ядра Гаусса
resumeВозобновление обучения модели регрессии ядра Гаусса
crossvalПерекрестно проверенная модель машинной регрессии вектора поддержки
partialDependenceВычислить частичную зависимость
plotPartialDependenceСоздание графиков частичной зависимости (PDP) и индивидуального условного ожидания (ICE)
limeЛокальные интерпретируемые модели-агностические объяснения (LIME)
shapleyЗначения Шапли

Классы

развернуть все

RegressionSVMМодель опорной векторной машинной регрессии
CompactRegressionSVMКомпактная опорная векторная модель регрессии машины
RegressionLinearМодель линейной регрессии для высокоразмерных данных
RegressionPartitionedLinearМодель перекрестной линейной регрессии для высокоразмерных данных
RegressionKernelМодель регрессии ядра Гаусса с использованием случайного расширения признаков
RegressionPartitionedKernelПерекрестно проверенная модель ядра для регрессии

Темы

Прогнозирование ответов с использованием блока прогнозирования RegingSVM

Обучите регрессионную модель машины вспомогательных векторов (SVM) с помощью приложения Regression Learner, а затем используйте блок RegingSVM Predict для прогнозирования ответа.

Общие сведения о поддержке векторной машинной регрессии

Понимание математической формулировки задач линейной и нелинейной регрессии SVM и алгоритмов решателей.

Документация по инструментам для статистического и машинного обучения

Поддержка