fit

Обучите линейную модель пошаговому обучению

Синтаксис

Mdl = fit(Mdl,X,Y)

Mdl = fit(Mdl,X,Y,Name,Value)

Описание

fit функция подбирает сконфигурированную модель пошагового обучения для линейной регрессии (incrementalRegressionLinear объект) или линейная бинарная классификация (incrementalClassificationLinear объект) к потоковой передаче данных. Чтобы дополнительно отследить показатели производительности с помощью данных, когда это прибывает, использовать updateMetricsAndFit вместо этого.

Чтобы соответствовать или перекрестный подтвердить регрессию или модель классификации к целому пакету данных целиком, см. другие модели машинного обучения в Регрессии или Классификации.

пример

Mdl = fit(Mdl,X,Y) возвращает модель Mdl пошагового обучения, который представляет входную модель Mdl пошагового обучения обученное использование предиктора и данных об ответе, X и Y соответственно. А именно, fit реализации следующая процедура:

Инициализируйте решатель настройками и линейным коэффициентом модели и сместите оценки входной модели Mdl пошагового обучения.
Подбирайте модель к данным и сохраните обновленные содействующие оценки и настройки в выходной модели Mdl.

Модели ввода и вывода являются совпадающим типом данных.

пример

Mdl = fit(Mdl,X,Y,Name,Value) дополнительные опции использования заданы одним или несколькими аргументами пары "имя-значение". Например, можно указать, что столбцы матрицы данных предиктора соответствуют наблюдениям и устанавливают веса наблюдения.

Примеры

свернуть все

Инкрементно обучите модель

Скрипт Open Live Script

Создайте инкрементную линейную модель SVM по умолчанию для бинарной классификации. Задайте период оценки 5 000 наблюдений и решателя SGD.

Mdl = incrementalClassificationLinear('EstimationPeriod',5000,'Solver','sgd')

Mdl = 
  incrementalClassificationLinear

            IsWarm: 0
           Metrics: [1x2 table]
        ClassNames: [1x0 double]
    ScoreTransform: 'none'
              Beta: [0x1 double]
              Bias: 0
           Learner: 'svm'


  Properties, Methods

Mdl incrementalClassificationLinear модель. Все его свойства только для чтения.

Mdl должно быть подходящим к данным, прежде чем можно будет использовать их, чтобы выполнить любые другие операции.

Загрузите набор данных деятельности человека. Случайным образом переставьте данные.

load humanactivity
n = numel(actid);
rng(1) % For reproducibility
idx = randsample(n,n);
X = feat(idx,:);
Y = actid(idx);

Для получения дополнительной информации на наборе данных, введите Description в командной строке.

Ответы могут быть одним из пяти классов: Нахождение, Положение, Обход, Выполнение или Танец. Разделите пополам ответ путем идентификации, перемещается ли предмет (actid > 2).

Y = Y > 2;

Подбирайте инкрементную модель к обучающим данным во фрагментах 50 наблюдений за один раз при помощи fit функция. В каждой итерации:

Симулируйте поток данных путем обработки 50 наблюдений.
Перезапишите предыдущую инкрементную модель с новой, адаптированной к входящему наблюдению.
Хранилище $β_{1}$ , количество учебных наблюдений и априорная вероятность ли перемещенный предмет (Y = true) чтобы видеть, как они развиваются во время инкрементного обучения.

% Preallocation
numObsPerChunk = 50;
nchunk = floor(n/numObsPerChunk);
beta1 = zeros(nchunk,1);    
numtrainobs = zeros(nchunk,1);
priormoved = zeros(nchunk,1);

% Incremental fitting
for j = 1:nchunk
    ibegin = min(n,numObsPerChunk*(j-1) + 1);
    iend   = min(n,numObsPerChunk*j);
    idx = ibegin:iend;    
    Mdl = fit(Mdl,X(idx,:),Y(idx));
    beta1(j) = Mdl.Beta(1);
    numtrainobs(j) = Mdl.NumTrainingObservations; 
    priormoved(j) = Mdl.Prior(Mdl.ClassNames == true);
end

IncrementalMdl incrementalClassificationLinear объект модели, обученный на всех данных в потоке.

Чтобы видеть, как параметры, развитые во время пошагового обучения, постройте их на отдельных подграфиках.

figure;
subplot(2,2,1)
plot(beta1)
ylabel('\beta_1')
xline(Mdl.EstimationPeriod/numObsPerChunk,'r-.');
xlabel('Iteration')
axis tight
subplot(2,2,2)
plot(numtrainobs);
ylabel('Number of Training Observations')
xline(Mdl.EstimationPeriod/numObsPerChunk,'r-.');
xlabel('Iteration')
axis tight
subplot(2,2,3)
plot(priormoved);
ylabel('Prior P(Subject Moved)')
xline(Mdl.EstimationPeriod/numObsPerChunk,'r-.');
xlabel('Iteration')
axis tight

Figure contains 3 axes objects. Axes object 1 contains 2 objects of type line, constantline. Axes object 2 contains 2 objects of type line, constantline. Axes object 3 contains 2 objects of type line, constantline.

График предлагает тот fit не подбирает модель к данным или обновляет параметры до окончания периода оценки.

Задайте ориентацию весов наблюдения и наблюдений

Скрипт Open Live Script

Обучите линейную модель бинарной классификации при помощи fitclinear, преобразуйте его в инкрементного ученика, отследите его эффективность и соответствуйте ему к потоковой передаче данных. Восток наблюдения в столбцах, и задает веса наблюдения.

Загрузите и предварительно обработайте данные

Загрузите набор данных деятельности человека. Случайным образом переставьте данные. Восток наблюдения за данными о предикторе в столбцах.

load humanactivity
rng(1); % For reproducibility
n = numel(actid);
idx = randsample(n,n);
X = feat(idx,:)';
Y = actid(idx);

Для получения дополнительной информации на наборе данных, введите Description в командной строке.

Y = Y > 2;

Предположим, что данные собрались, когда предмет не перемещался (Y = false) имеет дважды качество чем тогда, когда предмет перемещался. Создайте переменную веса, которая приписывает 2 наблюдениям, собранным из все еще предмет, и 1 к движущемуся предмету.

W = ones(n,1) + ~Y;

Обучите линейную модель бинарной классификации

Подбирайте линейную модель для бинарной классификации к случайной выборке половины данных.

idxtt = randsample([true false],n,true);
TTMdl = fitclinear(X(:,idxtt),Y(idxtt),'ObservationsIn','columns',...
    'Weights',W(idxtt))

TTMdl = 
  ClassificationLinear
      ResponseName: 'Y'
        ClassNames: [0 1]
    ScoreTransform: 'none'
              Beta: [60x1 double]
              Bias: -0.1107
            Lambda: 8.2967e-05
           Learner: 'svm'


  Properties, Methods

TTMdl ClassificationLinear объект модели, представляющий традиционно обученную линейную модель для бинарной классификации.

Преобразуйте обученную модель

Преобразуйте традиционно обученную модель классификации в бинарную классификацию линейная модель для пошагового обучения.

IncrementalMdl = incrementalLearner(TTMdl)

IncrementalMdl = 
  incrementalClassificationLinear

            IsWarm: 1
           Metrics: [1x2 table]
        ClassNames: [0 1]
    ScoreTransform: 'none'
              Beta: [60x1 double]
              Bias: -0.1107
           Learner: 'svm'


  Properties, Methods

Отдельно отследите показатели производительности и подбирайте модель

Выполните пошаговое обучение на остальной части данных при помощи updateMetrics и fit функции. В каждой итерации:

Симулируйте поток данных путем обработки 50 наблюдений за один раз.
Вызовите updateMetrics обновить совокупное и ошибку классификации окон модели, учитывая входящий фрагмент наблюдений. Перезапишите предыдущую инкрементную модель, чтобы обновить потери в Metrics свойство. Обратите внимание на то, что функция не подбирает модель к фрагменту данных — фрагмент является "новыми" данными для модели. Укажите, что наблюдения ориентированы в столбцах и задают веса наблюдения.
Вызовите fit подбирать модель к входящему фрагменту наблюдений. Перезапишите предыдущую инкрементную модель, чтобы обновить параметры модели. Укажите, что наблюдения ориентированы в столбцах и задают веса наблюдения.
Сохраните ошибку классификации и сначала оцененный коэффициент $β_{1}$ .

% Preallocation
idxil = ~idxtt;
nil = sum(idxil);
numObsPerChunk = 50;
nchunk = floor(nil/numObsPerChunk);
ce = array2table(zeros(nchunk,2),'VariableNames',["Cumulative" "Window"]);
beta1 = [IncrementalMdl.Beta(1); zeros(nchunk,1)];
Xil = X(:,idxil);
Yil = Y(idxil);
Wil = W(idxil);

% Incremental fitting
for j = 1:nchunk
    ibegin = min(nil,numObsPerChunk*(j-1) + 1);
    iend   = min(nil,numObsPerChunk*j);
    idx = ibegin:iend;
    IncrementalMdl = updateMetrics(IncrementalMdl,Xil(:,idx),Yil(idx),...
        'ObservationsIn','columns','Weights',Wil(idx));
    ce{j,:} = IncrementalMdl.Metrics{"ClassificationError",:};
    IncrementalMdl = fit(IncrementalMdl,Xil(:,idx),Yil(idx),'ObservationsIn','columns',...
        'Weights',Wil(idx));
    beta1(j + 1) = IncrementalMdl.Beta(1);
end

IncrementalMdl incrementalClassificationLinear объект модели, обученный на всех данных в потоке.

В качестве альтернативы можно использовать updateMetricsAndFit обновить показатели производительности модели, учитывая новый фрагмент данных, и затем подбирать модель к данным.

Постройте график трассировки показателей производительности и оцененного коэффициента $β_{1}$ .

figure;
subplot(2,1,1)
h = plot(ce.Variables);
xlim([0 nchunk]);
ylabel('Classification Error')
legend(h,ce.Properties.VariableNames)
subplot(2,1,2)
plot(beta1)
ylabel('\beta_1')
xlim([0 nchunk]);
xlabel('Iteration')

Figure contains 2 axes objects. Axes object 1 contains 2 objects of type line. These objects represent Cumulative, Window. Axes object 2 contains an object of type line.

Совокупная потеря устойчива и постепенно уменьшается, тогда как потеря окна переходит.

$β_{1}$ изменения постепенно, затем выравнивается, как fit процессы больше фрагментов.

Выполните условное обучение

Скрипт Open Live Script

Инкрементно обучите модель линейной регрессии только, когда ее эффективность ухудшится.

Загрузите и переставьте 2 015 наборов данных корпуса Нью-Йорк Сити. Для получения дополнительной информации о данных смотрите, что Нью-Йорк Сити Открывает Данные.

load NYCHousing2015

rng(1) % For reproducibility
n = size(NYCHousing2015,1);
shuffidx = randsample(n,n);
NYCHousing2015 = NYCHousing2015(shuffidx,:);

Извлеките переменную отклика SALEPRICE из таблицы. Для числовой устойчивости масштабируйте SALEPRICE 1e6.

Y = NYCHousing2015.SALEPRICE/1e6;
NYCHousing2015.SALEPRICE = [];

Создайте фиктивные переменные матрицы из категориальных предикторов.

catvars = ["BOROUGH" "BUILDINGCLASSCATEGORY" "NEIGHBORHOOD"];
dumvarstbl = varfun(@(x)dummyvar(categorical(x)),NYCHousing2015,...
    'InputVariables',catvars);
dumvarmat = table2array(dumvarstbl);
NYCHousing2015(:,catvars) = [];

Обработайте все другие числовые переменные в таблице как линейные предикторы продажной цены. Конкатенируйте матрицу фиктивных переменных к остальной части данных о предикторе.

idxnum = varfun(@isnumeric,NYCHousing2015,'OutputFormat','uniform');
X = [dumvarmat NYCHousing2015{:,idxnum}];

Сконфигурируйте модель линейной регрессии для пошагового обучения так, чтобы оно не имело оценки или метрического периода прогрева. Задайте метрический размер окна 1 000. Подбирайте сконфигурированную модель к первым 100 наблюдениям.

Mdl = incrementalRegressionLinear('EstimationPeriod',0,'MetricsWarmupPeriod',0,'MetricsWindowSize',1000);
numObsPerChunk = 100;
Mdl = fit(Mdl,X(1:numObsPerChunk,:),Y(1:numObsPerChunk));

Mdl incrementalRegressionLinear объект модели.

Выполните пошаговое обучение, с условным подбором кривой, путем выполнения этой процедуры для каждой итерации:

Симулируйте поток данных путем обработки фрагмента 100 наблюдений за один раз.
Обновите производительность модели путем вычисления эпсилона нечувствительная потеря в 200 окнах наблюдения.
Подбирайте модель к фрагменту данных только, когда потеря более чем удвоится от опытных минимальных потерь.
При отслеживании эффективности и подбора кривой, перезапишите предыдущую инкрементную модель.
Сохраните эпсилон нечувствительная потеря и $β_{313}$ чтобы видеть, как потеря и коэффициент развиваются во время обучения.
Отследите когда fit обучает модель.

% Preallocation
n = numel(Y) - numObsPerChunk;
nchunk = floor(n/numObsPerChunk);
beta313 = zeros(nchunk,1);
ei = array2table(nan(nchunk,2),'VariableNames',["Cumulative" "Window"]);
trained = false(nchunk,1);

% Incremental fitting
for j = 2:nchunk
    ibegin = min(n,numObsPerChunk*(j-1) + 1);
    iend   = min(n,numObsPerChunk*j);
    idx = ibegin:iend;
    Mdl = updateMetrics(Mdl,X(idx,:),Y(idx));
    ei{j,:} = Mdl.Metrics{"EpsilonInsensitiveLoss",:};
    minei = min(ei{:,2});
    pdiffloss = (ei{j,2} - minei)/minei*100;
    if pdiffloss > 100
        Mdl = fit(Mdl,X(idx,:),Y(idx));
        trained(j) = true;
    end    
    beta313(j) = Mdl.Beta(end);
end

Mdl incrementalRegressionLinear объект модели, обученный на всех данных в потоке.

Чтобы видеть, как производительность модели и $β_{313}$ развитый во время обучения, постройте их на отдельных подграфиках.

subplot(2,1,1)
plot(beta313)
hold on
plot(find(trained),beta313(trained),'r.')
ylabel('\beta_{313}')
xline(Mdl.EstimationPeriod/numObsPerChunk,'r-.');
legend('\beta_{313}','Training occurs','Location','southeast')
hold off
subplot(2,1,2)
plot(ei.Variables)
ylabel('Epsilon Insensitive Loss')
xline(Mdl.EstimationPeriod/numObsPerChunk,'r-.');
xlabel('Iteration')
legend(ei.Properties.VariableNames)

$Figure contains 2 axes objects. Axes object 1 contains 3 objects of type line, constantline. These objects represent \beta_{313}, Training occurs. Axes object 2 contains 3 objects of type line, constantline. These objects represent Cumulative, Window.$

График трассировки $β_{313}$ показывает периоды постоянных значений, во время которых потеря не удвоилась от опытного минимума.

Входные параметры

свернуть все

`Mdl` — Модель пошагового обучения, чтобы соответствовать к потоковой передаче данных
`incrementalClassificationLinear` объект модели | `incrementalRegressionLinear` объект модели

Модель пошагового обучения, чтобы соответствовать к потоковой передаче данных в виде incrementalClassificationLinear или incrementalRegressionLinear объект модели. Можно создать Mdl непосредственно или путем преобразования поддерживаемой, традиционно обученной модели машинного обучения использование incrementalLearner функция. Для получения дополнительной информации смотрите соответствующую страницу с описанием.

`X` — Фрагмент данных о предикторе
матрица с плавающей точкой

Фрагмент данных о предикторе, к которым модель является подходящей в виде матрицы с плавающей точкой наблюдений n и Mdl.NumPredictors переменные предикторы. Значение 'ObservationsIn' аргумент пары "имя-значение" определяет ориентацию переменных и наблюдения.

Продолжительность наблюдения маркирует Y и количество наблюдений в X должно быть равным; Y (j) метка наблюдения j (строка или столбец) в X.

Примечание

Если Mdl.NumPredictors = 0, fit выводит количество предикторов от X, и устанавливает конгруэнтное свойство выходной модели. В противном случае, если количество переменных предикторов в данных о потоковой передаче изменяется от Mdl.NumPredictors, fit выдает ошибку.
fit поддержки только входные данные о предикторе с плавающей точкой. Если входная модель Mdl представляет конвертированное, традиционно обучил подгонку модели к категориальным данным, использовать dummyvar преобразовывать каждую категориальную переменную в числовую матрицу фиктивных переменных и конкатенировать все фиктивные переменные матрицы и любые другие числовые предикторы. Для получения дополнительной информации смотрите Фиктивные Переменные.

Типы данных: single | double

`Y` — Фрагмент меток
категориальный массив | символьный массив | массив строк | логический вектор | вектор с плавающей точкой | массив ячеек из символьных векторов

Фрагмент меток, к которым модель является подходящей в виде категориального, символа, или массива строк, логического или вектора с плавающей точкой или массива ячеек из символьных векторов для проблем классификации; или вектор с плавающей точкой для проблем регрессии.

Для проблем классификации:

fit классификация двоичных файлов поддержек только.
Когда ClassNames свойство входной модели Mdl непусто, следующие условия применяются:
- Если Y содержит метку, которая не является членом Mdl.ClassNames, fit выдает ошибку.
- Тип данных Y и Mdl.ClassNames должно быть то же самое.

Примечание

Если наблюдение (предиктор или метка) или вес Weight содержит по крайней мере одно отсутствие (NaNЗначение, fit игнорирует наблюдение. Следовательно, fit использование меньше, чем наблюдения n, чтобы вычислить производительность модели.
Размер фрагмента n и гиперпараметр стохастического градиентного спуска (SGD) обрабатывает размер в пакетном режиме (Mdl.BatchSize) могут быть различные значения. Если n <Mdl.BatchSize, fit использует n доступные наблюдения, когда он применяет SGD.

Аргументы name-value

Задайте дополнительные разделенные запятой пары Name,Value аргументы. Name имя аргумента и Value соответствующее значение. Name должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.

Пример: 'ObservationsIn','columns','Weights',W указывает, что столбцы матрицы предиктора соответствуют наблюдениям и векторному W содержит веса наблюдения, чтобы применяться во время пошагового обучения.

`ObservationsIn` — Размерность наблюдения данных о предикторе
`'rows'` (значение по умолчанию) | `'columns'`

Размерность наблюдения данных о предикторе в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'ObservationsIn' и 'columns' или 'rows'.

Типы данных: char | string

`Weights` — Фрагмент весов наблюдения
вектор с плавающей точкой из положительных значений

Фрагмент весов наблюдения в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'Weights' и вектор с плавающей точкой из положительных значений. fit взвешивает наблюдения в X с соответствующими значениями в Weights. Размер Weights должен равняться n, который является количеством наблюдений в X.

По умолчанию, Weights единицы (n,1).

Для получения дополнительной информации, включая схемы нормализации, смотрите Веса Наблюдения.

Типы данных: double | single

Выходные аргументы

свернуть все

`Mdl` — Обновленная модель пошагового обучения
`incrementalClassificationLinear` объект модели | `incrementalRegressionLinear` объект модели

Обновленная модель пошагового обучения, возвращенная как объект модели пошагового обучения совпадающего типа данных как входная модель Mdl, любой incrementalClassificationLinear или incrementalRegressionLinear.

Если Mdl.EstimationPeriod > 0, инкрементные подходящие функции updateMetricsAndFit и fit оцените гиперпараметры с помощью первого Mdl.EstimationPeriod наблюдения передали любой функции; они не обучают входную модель к тем данным. Однако, если входящий фрагмент наблюдений n больше или равен количеству наблюдений, остающихся в период оценки m, fit оценочные гиперпараметры с помощью первого n – наблюдения m, и подбирают входную модель к остающимся наблюдениям m. Следовательно, обновления программного обеспечения Beta и Bias свойства, свойства гиперпараметра и свойства ведения учета, такие как NumTrainingObservations.

Для проблем классификации, если ClassNames свойство входной модели Mdl пустой массив, fit устанавливает ClassNames свойство выходной модели Mdl к unique(Y).

Советы

В отличие от традиционного обучения, пошаговое обучение не может иметь отдельного теста (затяжка) набор. Поэтому, чтобы обработать каждый входящий фрагмент данных как набор тестов, передайте инкрементную модель и каждый входящий фрагмент к updateMetrics перед обучением модель на тех же данных.

Алгоритмы

свернуть все

Веса наблюдения

Для проблем классификации, если предшествующее вероятностное распределение класса известно (другими словами, предшествующее распределение не является эмпирическим), fit нормирует веса наблюдения, чтобы суммировать к предшествующим вероятностям класса в соответствующих классах. Это действие подразумевает, что веса наблюдения являются соответствующими предшествующими вероятностями класса по умолчанию.

Для проблем регрессии или если предшествующее вероятностное распределение класса является эмпирическим, программное обеспечение нормирует заданные веса наблюдения, чтобы суммировать к 1 каждому разу, когда вы вызываете fit.

Расширенные возможности

Генерация кода C/C++
Генерация кода C и C++ с помощью MATLAB® Coder™.

Указания и ограничения по применению:

Использование saveLearnerForCoder, loadLearnerForCoder, и codegen (MATLAB Coder), чтобы сгенерировать код для fit функция. Сохраните обученную модель при помощи saveLearnerForCoder. Задайте функцию точки входа, которая загружает сохраненную модель при помощи loadLearnerForCoder и вызывает fit функция. Затем используйте codegen сгенерировать код для функции точки входа.
Сгенерировать код C/C++ с одинарной точностью для fit, задайте аргумент 'DataType','single' значения имени когда вы вызываете loadLearnerForCoder функция.

Эта таблица содержит примечания об аргументах fit. Аргументы, не включенные в эту таблицу, полностью поддерживаются.

Аргумент Примечания и ограничения

Аргумент	Примечания и ограничения
`Mdl`	Для указаний и ограничений по применению объекта модели смотрите `incrementalClassificationLinear` или `incrementalRegressionLinear`.
`X`	От пакета к пакету, количество наблюдений может быть переменным размером, но должно равняться количеству наблюдений в `Y`. Количество переменных предикторов должно равняться `Mdl.NumPredictors`. `X` должен быть `single` или `double`.
`Y`	От пакета к пакету, количество наблюдений может быть переменным размером, но должно равняться количеству наблюдений в `X`. Для проблем классификации, всех меток в `Y` должен быть представлен в `Mdl.ClassNames`. `Y` и `Mdl.ClassNames` должен иметь совпадающий тип данных.

Mdl

Для указаний и ограничений по применению объекта модели смотрите incrementalClassificationLinear или incrementalRegressionLinear.

X

От пакета к пакету, количество наблюдений может быть переменным размером, но должно равняться количеству наблюдений в Y.
Количество переменных предикторов должно равняться Mdl.NumPredictors.
X должен быть single или double.

Y

От пакета к пакету, количество наблюдений может быть переменным размером, но должно равняться количеству наблюдений в X.
Для проблем классификации, всех меток в Y должен быть представлен в Mdl.ClassNames.
Y и Mdl.ClassNames должен иметь совпадающий тип данных.

Следующие ограничения применяются:
- Если вы конфигурируете Mdl переставить данные (Mdl.Shuffle true, или Mdl.Solver 'sgd' или 'asgd'), fit функционируйте случайным образом переставляет каждый входящий пакет наблюдений, прежде чем он будет подбирать модель к пакету. Порядок переставленных наблюдений не может совпадать с порядком, сгенерированным MATLAB^®. Поэтому подходящие коэффициенты, вычисленные в MATLAB и сгенерированном коде, не могут быть равными.
- Используйте тип гомогенных данных для всех входных параметров с плавающей точкой и свойств объектов, а именно, любого single или double.

Для получения дополнительной информации смотрите Введение в Генерацию кода.

Документация

fit

Синтаксис

Описание

Примеры

Инкрементно обучите модель

Задайте ориентацию весов наблюдения и наблюдений

Выполните условное обучение

Входные параметры

`Mdl` — Модель пошагового обучения, чтобы соответствовать к потоковой передаче данных
`incrementalClassificationLinear` объект модели | `incrementalRegressionLinear` объект модели

`X` — Фрагмент данных о предикторе
матрица с плавающей точкой

`Y` — Фрагмент меток
категориальный массив | символьный массив | массив строк | логический вектор | вектор с плавающей точкой | массив ячеек из символьных векторов

Аргументы name-value

`ObservationsIn` — Размерность наблюдения данных о предикторе
`'rows'` (значение по умолчанию) | `'columns'`

`Weights` — Фрагмент весов наблюдения
вектор с плавающей точкой из положительных значений

Выходные аргументы

`Mdl` — Обновленная модель пошагового обучения
`incrementalClassificationLinear` объект модели | `incrementalRegressionLinear` объект модели

Советы

Алгоритмы

Веса наблюдения

Расширенные возможности

Генерация кода C/C++
Генерация кода C и C++ с помощью MATLAB® Coder™.

Смотрите также

Объекты

Функции

Темы

Документация Statistics and Machine Learning Toolbox

Поддержка

Документация

fit

Синтаксис

Описание

Примеры

Инкрементно обучите модель

Задайте ориентацию весов наблюдения и наблюдений

Выполните условное обучение

Входные параметры

Mdl — Модель пошагового обучения, чтобы соответствовать к потоковой передаче данных incrementalClassificationLinear объект модели | incrementalRegressionLinear объект модели

X — Фрагмент данных о предикторе матрица с плавающей точкой

Y — Фрагмент меток категориальный массив | символьный массив | массив строк | логический вектор | вектор с плавающей точкой | массив ячеек из символьных векторов

Аргументы name-value

ObservationsIn — Размерность наблюдения данных о предикторе 'rows' (значение по умолчанию) | 'columns'

Weights — Фрагмент весов наблюдения вектор с плавающей точкой из положительных значений

Выходные аргументы

Mdl — Обновленная модель пошагового обучения incrementalClassificationLinear объект модели | incrementalRegressionLinear объект модели

Советы

Алгоритмы

Веса наблюдения

Расширенные возможности

Генерация кода C/C++ Генерация кода C и C++ с помощью MATLAB® Coder™.

Смотрите также

Объекты

Функции

Темы

Документация Statistics and Machine Learning Toolbox

Поддержка

`Mdl` — Модель пошагового обучения, чтобы соответствовать к потоковой передаче данных
`incrementalClassificationLinear` объект модели | `incrementalRegressionLinear` объект модели

`X` — Фрагмент данных о предикторе
матрица с плавающей точкой

`Y` — Фрагмент меток
категориальный массив | символьный массив | массив строк | логический вектор | вектор с плавающей точкой | массив ячеек из символьных векторов

`ObservationsIn` — Размерность наблюдения данных о предикторе
`'rows'` (значение по умолчанию) | `'columns'`

`Weights` — Фрагмент весов наблюдения
вектор с плавающей точкой из положительных значений

`Mdl` — Обновленная модель пошагового обучения
`incrementalClassificationLinear` объект модели | `incrementalRegressionLinear` объект модели

Генерация кода C/C++
Генерация кода C и C++ с помощью MATLAB® Coder™.