コード生成

Statistics and Machine Learning Toolbox™ 関数の C/C++ コードの生成

MATLAB^® Coder™ は、コード生成をサポートする Statistics and Machine Learning Toolbox 関数から、読み取り可能および移植可能な C および C++ コードを生成します。たとえば、コード生成を使用して学習済みのサポートベクターマシン (SVM) 分類モデルをデバイスに展開することにより、MATLAB を実行できないハードウェアデバイスで新しい観測値を分類できます。

これらの関数に対する C/C++ コードは、いくつかの方法で生成できます。

機械学習モデルのオブジェクト関数において、saveLearnerForCoder、loadLearnerForCoder、および codegen (MATLAB Coder) を使用します。
機械学習モデルのオブジェクト関数 predict および update に対する learnerCoderConfigurer によって作成されたコーダーコンフィギュアラーを使用します。コンフィギュアラーを使用してコード生成オプションを設定し、生成したコードのモデルパラメーターを更新します。
コード生成をサポートする他の関数については、codegen を使用します。
分類学習器アプリまたは回帰学習器アプリで機械学習モデルに学習させ、そのモデルを MATLAB Coder にエクスポートします。

一部の機械学習モデルの予測において固定小数点の C/C++ コードを生成することもできます。このタイプのコード生成には Fixed-Point Designer™ が必要です。

コード生成の詳細については、コード生成の紹介を参照してください。

コード生成をサポートする関数の一覧については、関数リスト (C/C++ コード生成) を参照してください。

関数

すべて展開する

コード生成用の SVM モデルの保存と読み込み

`saveLearnerForCoder`	モデルオブジェクトをコード生成用のファイルに保存
`loadLearnerForCoder`	保存されたコード生成用モデルからのモデルオブジェクトの再構築
`generateLearnerDataTypeFcn`	固定小数点コードの生成用のデータ型を定義する関数を生成
`learnersize`	Compact size of trained machine learning model object (R2024b 以降)

コーダーコンフィギュアラーの使用によるコードの生成

コーダーコンフィギュアラーオブジェクトの作成

learnerCoderConfigurer 機械学習モデルのコーダーコンフィギュアラーの作成

コーダーコンフィギュアラーオブジェクトの処理

`generateCode`	コーダーコンフィギュアラーの使用による C/C++ コードの生成
`generateFiles`	コーダーコンフィギュアラーを使用するコード生成用 MATLAB ファイルの生成
`validatedUpdateInputs`	更新する機械学習モデルのパラメーターの検証および抽出
`update`	コード生成用にモデルパラメーターを更新

オブジェクト

すべて展開する

分類コーダーコンフィギュアラーオブジェクト

`ClassificationTreeCoderConfigurer`	マルチクラス分類用の二分決定木モデルのコーダーコンフィギュアラー
`ClassificationSVMCoderConfigurer`	1 クラスおよびバイナリ分類用のサポートベクターマシン (SVM) のコーダーコンフィギュアラー
`ClassificationLinearCoderConfigurer`	高次元データの線形バイナリ分類用のコーダーコンフィギュアラー
`ClassificationECOCCoderConfigurer`	バイナリ学習器を使用するマルチクラスモデルのコーダーコンフィギュアラー

回帰コーダーコンフィギュアラーオブジェクト

`RegressionTreeCoderConfigurer`	回帰用の二分決定木モデルのコーダーコンフィギュアラー
`RegressionSVMCoderConfigurer`	サポートベクターマシン (SVM) 回帰モデルのコーダーコンフィギュアラー
`RegressionLinearCoderConfigurer`	高次元データをもつ線形回帰モデル用のコーダーコンフィギュアラー

トピック

コード生成のワークフロー

コード生成の紹介
Statistics and Machine Learning Toolbox 関数に対する C/C++ コードを生成する方法を学ぶ。
一般的なコード生成のワークフロー
機械学習モデルオブジェクトを使用しない Statistics and Machine Learning Toolbox の関数に対するコードの生成。
機械学習モデルの予測をコマンドラインで行うコードの生成
分類または回帰モデルの予測を行うためのコードをコマンドラインで生成する。
インクリメンタル学習用のコード生成
バイナリ線形分類用のインクリメンタル学習を実装するコードをコマンドラインで生成する。
機械学習モデルの予測を MATLAB Coder アプリを使用して行うコードの生成
MATLAB Coder アプリを使用して、分類または回帰モデルの予測を行うためのコードを生成する。
予測用のコード生成とコーダーコンフィギュアラーの使用による更新
コーダーコンフィギュアラーを使用して、モデルの予測を行うコードを生成する。生成されたコードのモデルパラメーターを更新する。
コード生成用の可変サイズ引数の指定
実行時にサイズが変化する可能性がある入力引数を受け入れるコードを生成する。
table のデータを分類するためのコードの生成
数値変数とカテゴリカル変数を含む table のデータを分類するためのコードを生成する。
カテゴリカル予測子用のダミー変数の作成と C/C++ コードの生成
SVM 分類器を当てはめてコードを生成する前に、カテゴリカル予測子を数値ダミー変数に変換します。
SVM の予測用の固定小数点コード生成
SVM 分類モデルまたは SVM 回帰モデルを予測するために、固定小数点コードを生成します。
最近傍探索モデルのコード生成
再近傍探索モデルを使用して最近傍を探索するためのコードを生成する。
確率分布オブジェクトのコードの生成
確率分布オブジェクトを標本データに当てはめて、近似分布オブジェクトを評価するコードを生成します。
異常検出用のコード生成
学習済みの孤立森モデルまたは 1 クラス SVM を使用してデータ内の異常を検出する単精度のコードを生成する。

機械学習アプリでのコード生成のワークフロー

Export Classification Model to MATLAB Coder to Generate C/C++ Code
Train a model in Classification Learner, and then export the model to MATLAB Coder to generate C/C++ code for prediction.
Export Regression Model to MATLAB Coder to Generate C/C++ Code
Train a model in Regression Learner, and then export the model to MATLAB Coder to generate C/C++ code for prediction.
機械学習アプリからエクスポートされたモデルを使用したコマンドラインでのコード生成
分類学習器アプリを使用して分類モデルに学習させ、MATLAB コマンドラインで予測用の C/C++ コードを生成する。
分類学習器で学習させたバイナリ GLM ロジスティック回帰モデルのコード生成
この例では、分類学習器を使用してバイナリ GLM ロジスティック回帰モデルに学習させ、エクスポートされた分類モデルを使用してラベルを予測する C コードを生成する方法を示します。

コード生成の応用

分類およびコード生成用の System object
学習済みの分類モデルを使用して予測を行うためのコードを System object™ から生成し、System object を Simulink^® モデルで使用します。
MATLAB Function ブロックの使用によるクラスラベルの予測
SVM モデルを使用してデータを分類する Simulink モデルからコードを生成します。
Stateflow の使用によるクラスラベルの予測
判別分析分類器を使用してデータを分類する Stateflow^® モデルからコードを生成します。