Чтобы интерактивно обучить модель дискриминантного анализа, используйте Classification Learner приложение. Для большей гибкости обучите модель дискриминантного анализа с помощью fitcdiscr в интерфейсе командной строки. После обучения прогнозируйте метки или оценивайте апостериорные вероятности путем передачи данных модели и предиктора в predict.
| Classification Learner | Обучите модели классифицировать данные с помощью машинного обучения с учителем |
ClassificationDiscriminant | Классификация дискриминантного анализа |
CompactClassificationDiscriminant | Компактный класс дискриминантного анализа |
ClassificationPartitionedModel | Перекрестная проверенная классификационная модель |
Обучите классификаторы дискриминантного анализа с помощью приложения Classification Learner
Создайте и сравните классификаторы дискриминантного анализа и экспортируйте обученные модели, чтобы делать предсказания для новых данных.
Рабочий процесс и алгоритмы управляемого обучения
Осмыслите шаги для контролируемого обучения и характеристики непараметрических функций классификации и регрессии.
Категориальные данные отклика
Классификация дискриминантного анализа
Осмыслите алгоритм дискриминантного анализа и как подобрать дискриминантную модель анализа к данным.
Создание дискриминантной модели анализа
Осмыслите алгоритм, используемый для создания классификаторов дискриминантного анализа.
Создайте и визуализируйте классификатор дискриминантного анализа
Выполните линейную и квадратичную классификацию данных ириса Фишера.
Улучшение дискриминантных моделей анализа
Исследуйте и улучшите производительность модели дискриминантного анализа.
Упорядочение классификатора дискриминантного анализа
Создайте более устойчивую и более простую модель путем удаления предикторов, не ставя под угрозу прогнозирующую степень модели.
Исследуйте предположение о Гауссовой смеси
Дискриминантный анализ принимает, что данные поступают из Смешанной гауссовской модели. Поймите, как изучить это предположение.
Предсказание с использованием дискриминантных моделей анализа
Осмыслите, как predict классифицирует наблюдения с помощью дискриминантной модели анализа.
Визуализация поверхностей принятия решений различных классификаторов
Этот пример показывает, как визуализировать поверхность принятия решений для различных алгоритмов классификации.