Атрибуты кодера данных предиктора, чтобы передать в сгенерированный код C/C + + для predict функция модели классификации SVM, заданная как LearnerCoderInput объект.

Когда вы создаете конфигуратор кодера при помощи learnerCoderConfigurer function, the входного параметра X определяет значения по умолчанию для LearnerCoderInput атрибуты кодера:

Можно изменить атрибуты кодера с помощью записи через точку. Например, чтобы сгенерировать код C/C + +, который принимает данные предиктора со 100 наблюдениями трех переменных предиктора, задайте эти атрибуты кодера X для конфигуратора кодера configurer:

configurer.X.SizeVector = [100 3];
configurer.X.DataType = 'double';
configurer.X.VariableDimensions = [0 0];

Чтобы позволить сгенерированному коду C/C + + принять данные предиктора с до 100 наблюдениями, задайте эти атрибуты кодера X:

configurer.X.SizeVector = [100 3];
configurer.X.DataType = 'double';
configurer.X.VariableDimensions = [1 0];

Количество выходных аргументов, возвращаемых из сгенерированного кода C/C + + для predict функция классификационной модели SVM, заданная как 1 или 2.

Выходные аргументы predict являются label (предсказанные метки классов) и score (счета или апостериорные вероятности) в порядке перечисления. predict в сгенерированном коде C/C + + возвращается первое n выходы predict function, где n является NumOutputs значение.

После создания конфигуратора кодера configurerможно задать количество выходов при помощи записи через точку.

configurer.NumOutputs = 2;

The NumOutputs свойство эквивалентно '-nargout' опция компилятора codegen (MATLAB Coder). Эта опция задает количество выходных аргументов в функции точки входа генерации кода. Функция объекта generateCode генерирует две функции точки входа - predict.m и update.m для predict и update функции модели классификации SVM, соответственно - и генерирует код C/C + + для двух функций точки входа. Заданное значение для NumOutputs свойство соответствует количеству выходных аргументов в функции точки входа predict.m.

Типы данных: double

Атрибуты кодера обученных коэффициентов классификатора (Alpha модели классификации SVM), заданный как LearnerCoderInput объект.

Значения атрибутов по умолчанию LearnerCoderInput Объекты основаны на входном параметре Mdl из learnerCoderConfigurer:

Атрибуты кодера линейных коэффициентов предиктора (Beta модели классификации SVM), заданный как LearnerCoderInput объект.

Значения атрибутов по умолчанию LearnerCoderInput Объекты основаны на входном параметре Mdl из learnerCoderConfigurer:

Атрибуты кодера термина смещения (Bias модели классификации SVM), заданный как LearnerCoderInput объект.

Значения атрибутов по умолчанию LearnerCoderInput Объекты основаны на входном параметре Mdl из learnerCoderConfigurer:

Атрибуты кодера затрат на неправильную классификацию (Cost модели классификации SVM), заданный как LearnerCoderInput объект.

Значения атрибутов по умолчанию LearnerCoderInput Объекты основаны на входном параметре Mdl из learnerCoderConfigurer:

Атрибуты кодера средства предиктора (Mu модели классификации SVM), заданный как LearnerCoderInput объект.

Значения атрибутов по умолчанию LearnerCoderInput Объекты основаны на входном параметре Mdl из learnerCoderConfigurer:

Атрибуты кодера априорных вероятностей (Prior модели классификации SVM), заданный как LearnerCoderInput объект.

Значения атрибутов по умолчанию LearnerCoderInput Объекты основаны на входном параметре Mdl из learnerCoderConfigurer:

Атрибуты кодера параметра шкалы ядра (KernelParameters.Scale модели классификации SVM), заданный как LearnerCoderInput объект.

Значения атрибутов по умолчанию LearnerCoderInput Объекты основаны на входном параметре Mdl из learnerCoderConfigurer:

Атрибуты кодера стандартных отклонений предиктора (Sigma модели классификации SVM), заданный как LearnerCoderInput объект.

Значения атрибутов по умолчанию LearnerCoderInput Объекты основаны на входном параметре Mdl из learnerCoderConfigurer:

Атрибуты кодера меток классов векторов поддержки (SupportVectorLabels модели классификации SVM), заданный как LearnerCoderInput объект.

Значения атрибутов по умолчанию LearnerCoderInput Объекты основаны на входном параметре Mdl из learnerCoderConfigurer:

Атрибуты кодера векторов поддержки (SupportVectors модели классификации SVM), заданный как LearnerCoderInput объект.

Значения атрибутов по умолчанию LearnerCoderInput Объекты основаны на входном параметре Mdl из learnerCoderConfigurer:

Имя файла сгенерированного кода C/C + +, заданное как вектор символов.

Функция объекта generateCode от ClassificationSVMCoderConfigurer генерирует код C/C + + с использованием этого имени файла.

Имя файла не должно содержать пространства, поскольку они могут привести к отказам генерации кода в определенных строениях операционной системы. Кроме того, имя должно быть допустимым именем функции MATLAB.

После создания конфигуратора кодера configurerимя файла можно задать с помощью записи через точку.

configurer.OutputFileName = 'myModel';

Типы данных: char

Уровень подробностей, заданный как true (логический 1) или false (логический 0). Уровень подробностей управляет отображением уведомлений в командной строке.

Чтобы включить обновление параметров модели машинного обучения в сгенерированном коде, необходимо сконфигурировать атрибуты кодера параметров перед генерацией кода. Атрибуты параметров кодера зависят друг от друга, поэтому программное обеспечение сохраняет зависимости как ограничения строения. Если вы изменяете атрибуты кодера параметра с помощью конфигуратора кодера, и изменение требует последующих изменений других зависимых параметров, чтобы удовлетворить ограничениям строения, то программное обеспечение изменяет атрибуты кодера зависимых параметров. Уровень подробностей определяет, отображает ли программа уведомления об этих последующих изменениях.

После создания конфигуратора кодера configurerможно изменить уровень подробностей при помощи записи через точку.

configurer.Verbose = false;

Типы данных: logical

Это свойство доступно только для чтения.

codegen (MATLAB Coder) аргументы, заданные как массив ячеек.

Это свойство позволяет вам настроить рабочий процесс генерации кода. Используйте generateCode если вам не нужно настраивать рабочий процесс.

Вместо использования generateCode с помощью конфигуратора кодера configurer, можно сгенерировать код C/C + + следующим образом:

generateFiles(configurer)
cgArgs = configurer.CodeGenerationArguments;
codegen(cgArgs{:})

Если вы изменяете другие свойства configurerпрограммное обеспечение обновляет CodeGenerationArguments соответственно.

Типы данных: cell

Это свойство доступно только для чтения.

Входной параметр функции точки входа predict.m для генерации кода, заданной как массив ячеек coder.PrimitiveType (MATLAB Coder) объект. The coder.PrimitiveType объект включает атрибуты кодера данных предиктора, хранящихся в X свойство.

Если вы изменяете атрибуты кодера данных предиктора, то программное обеспечение обновляет coder.PrimitiveType объект соответственно.

The coder.PrimitiveType объект в PredictInputs эквивалентно configurer.CodeGenerationArguments{6} для конфигуратора кодера configurer.

Типы данных: cell

Это свойство доступно только для чтения.

Список настраиваемых входных параметров функции точки входа update.m для генерации кода, заданной как массив ячеек структуры, включающий coder.PrimitiveType (MATLAB Coder) объекты. Каждый coder.PrimitiveType объект включает атрибуты кодера настраиваемого параметра модели машинного обучения.

Если вы изменяете атрибуты кодера параметра модели с помощью свойств конфигуратора кодера (update Свойства аргументов), затем программное обеспечение обновляет соответствующий coder.PrimitiveType объект соответственно. Если вы задаете Tunability атрибут параметра модели машинного обучения как false, затем программное обеспечение удаляет соответствующие coder.PrimitiveType объект из UpdateInputs список.

Структура в UpdateInputs эквивалентно configurer.CodeGenerationArguments{3} для конфигуратора кодера configurer.

Типы данных: cell