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RegressionGP Predict
ライブラリ:
Statistics and Machine Learning Toolbox /
Regression
説明
RegressionGP Predict ブロックは、ガウス過程 (GP) 回帰オブジェクト (RegressionGP または CompactRegressionGP) を使用して応答を予測します。
オブジェクトを含むワークスペース変数の名前を指定することにより、学習済みの回帰オブジェクトをブロックにインポートします。入力端子 x では観測値 (予測子データ) を受信し、出力端子 yfit では観測値の予測応答を返します。オプションの出力 ysd と yint では、応答の標準偏差と予測区間をそれぞれ返します。
例
RegressionGP Predict ブロックの使用による応答の予測
ガウス過程 (GP) 回帰モデルの学習を行い、RegressionGP Predict ブロックを応答予測に使用する。
端子
入力
出力
パラメーター
メイン
Add output port for estimated standard deviation — 標準偏差のオプションの出力端子
off (既定値) | on
チェック ボックスをオンにすると、RegressionGP Predict ブロックにオプションの出力端子 ysd が含まれます。
プログラムでの使用
ブロック パラメーター: ShowOutputSD |
| 型: 文字ベクトル |
値: 'off' | 'on' |
既定の設定: 'off' |
Add output port for prediction intervals — 予測区間のオプションの出力端子
off (既定値) | on
チェック ボックスをオンにすると、RegressionGP Predict ブロックにオプションの出力端子 yint が含まれます。
プログラムでの使用
ブロック パラメーター: ShowOutputIntervals |
| 型: 文字ベクトル |
値: 'off' | 'on' |
既定の設定: 'off' |
アルファ — 有意水準
0.05 (既定値) | [0 1] のスカラー
予測区間 yint の信頼水準の有意水準を指定します。yint の信頼水準は 100(1 – Alpha)% と等しくなります。たとえば、99% の予測区間を返すには、[アルファ] を 0.01 と指定します。
プログラムでの使用
ブロック パラメーター: Alpha |
| 型: 文字ベクトル |
値: [0 1] のスカラー |
| 既定の設定: 0.05 |
データ型
固定小数点が使用可能なパラメーターyfit 出力のデータ型を指定します。データ型は継承するか、直接指定するか、Simulink.NumericType のようにデータ型オブジェクトとして表現することができます。
[Inherit: auto] を選択すると、ブロックはデータ型を継承するルールを使用します。
データ型の詳細については、信号のデータ型の制御 (Simulink)を参照してください。
[データ型アシスタントを表示] ボタン 
をクリックすると、[データ型アシスタント] が表示されます。これは、データ型の属性を設定する際に役立ちます。詳細は、データ型アシスタントを利用したデータ型の指定 (Simulink)を参照してください。
プログラムでの使用
ブロック パラメーター: OutDataTypeStr |
| 型: 文字ベクトル |
値: "Inherit: auto" | "double" | "single" | "half" | "int8" | "uint8" | "int16" | "uint16" | "int32" | "uint32" | "int64" | "uint64" | "boolean" | "fixdt(1,16,0)" | "fixdt(1,16,2^0,0)" | "<data type expression>" |
既定の設定: "Inherit: auto" |
Output standard deviation data type — ysd 出力のデータ型
Inherit: auto (既定値) | double | single | half | int8 | uint8 | int16 | uint16 | int32 | uint32 | int64 | uint64 | boolean | fixdt(1,16,0) | fixdt(1,16,2^0,0) | <データ型式>
ysd 出力のデータ型を指定します。データ型は継承するか、直接指定するか、Simulink.NumericType のようにデータ型オブジェクトとして表現することができます。
[Inherit: auto] を選択すると、ブロックはデータ型を継承するルールを使用します。
データ型の詳細については、信号のデータ型の制御 (Simulink)を参照してください。
[データ型アシスタントを表示] ボタン をクリックすると、[データ型アシスタント] が表示されます。これは、データ型の属性を設定する際に役立ちます。詳細は、データ型アシスタントを利用したデータ型の指定 (Simulink)を参照してください。
プログラムでの使用
ブロック パラメーター: SDDataTypeStr |
| 型: 文字ベクトル |
値: 'Inherit: auto' | 'double' | 'single' | 'half' | 'int8' | 'uint8' | 'int16' | 'uint16' | 'int32' | 'uint32' | 'int64' | 'uint64' | 'boolean' | 'fixdt(1,16,0)' | 'fixdt(1,16,2^0,0)' | '<data type expression>' |
既定の設定: 'Inherit: auto' |
標準偏差出力のデータ型、最小値 — 範囲チェックの ysd 出力の最小値
[] (既定値) | スカラー
Simulink がチェックする ysd 出力範囲の下限値を指定します。
Simulink は以下を実行するために最小値を使用します。
一部のブロックを対象としたパラメーター範囲のチェック (ブロック パラメーターの最小値と最大値の指定 (Simulink)を参照)。
シミュレーション範囲のチェック (信号範囲の指定 (Simulink)およびシミュレーション範囲のチェックの有効化 (Simulink)を参照)。
モデルから生成するコードの最適化。この最適化により、アルゴリズム コードが削除され、ソフトウェアインザループ (SIL) モードやエクスターナル モードなど、一部のシミュレーション モードの結果に影響を与える可能性があります。詳細は、Optimize using the specified minimum and maximum values (Embedded Coder)を参照してください。
メモ
[標準偏差出力のデータ型、最小値] パラメーターが、ysd の実際の信号を飽和させたり、クリップしたりすることはありません。これを行うには、代わりに Saturation (Simulink) ブロックを使用してください。
プログラムでの使用
ブロック パラメーター: SDOutMin |
| 型: 文字ベクトル |
値: '[]' | スカラー |
既定の設定: '[]' |
標準偏差出力のデータ型、最大値 — 範囲チェックの ysd 出力の最大値
[] (既定値) | スカラー
Simulink がチェックする ysd 出力範囲の上限値を指定します。
Simulink は以下を実行するために最大値を使用します。
一部のブロックを対象としたパラメーター範囲のチェック (ブロック パラメーターの最小値と最大値の指定 (Simulink)を参照)。
シミュレーション範囲のチェック (信号範囲の指定 (Simulink)およびシミュレーション範囲のチェックの有効化 (Simulink)を参照)。
モデルから生成するコードの最適化。この最適化により、アルゴリズム コードが削除され、SIL やエクスターナル モードなど、一部のシミュレーション モードの結果に影響を与える可能性があります。詳細は、Optimize using the specified minimum and maximum values (Embedded Coder)を参照してください。
メモ
[標準偏差出力のデータ型、最大値] パラメーターが、ysd の実際の信号を飽和させたり、クリップしたりすることはありません。これを行うには、代わりに Saturation (Simulink) ブロックを使用してください。
プログラムでの使用
ブロック パラメーター: SDOutMax |
| 型: 文字ベクトル |
値: '[]' | スカラー |
既定の設定: '[]' |
Output prediction intervals data type — yint 出力のデータ型
Inherit: auto (既定値) | double | single | half | int8 | uint8 | int16 | uint16 | int32 | uint32 | int64 | uint64 | boolean | fixdt(1,16,0) | fixdt(1,16,2^0,0) | <データ型式>
yint 出力のデータ型を指定します。データ型は継承するか、直接指定するか、Simulink.NumericType のようにデータ型オブジェクトとして表現することができます。
[Inherit: auto] を選択すると、ブロックはデータ型を継承するルールを使用します。
データ型の詳細については、信号のデータ型の制御 (Simulink)を参照してください。
[データ型アシスタントを表示] ボタン をクリックすると、[データ型アシスタント] が表示されます。これは、データ型の属性を設定する際に役立ちます。詳細は、データ型アシスタントを利用したデータ型の指定 (Simulink)を参照してください。
プログラムでの使用
ブロック パラメーター: IntervalsDataTypeStr |
| 型: 文字ベクトル |
値: 'Inherit: auto' | 'double' | 'single' | 'half' | 'int8' | 'uint8' | 'int16' | 'uint16' | 'int32' | 'uint32' | 'int64' | 'uint64' | 'boolean' | 'fixdt(1,16,0)' | 'fixdt(1,16,2^0,0)' | '<data type expression>' |
既定の設定: 'Inherit: auto' |
予測区間出力のデータ型、最小値 — 範囲チェックの yint 出力の最小値
[] (既定値) | スカラー
Simulink がチェックする yint 出力範囲の下限値を指定します。
Simulink は以下を実行するために最小値を使用します。
一部のブロックを対象としたパラメーター範囲のチェック (ブロック パラメーターの最小値と最大値の指定 (Simulink)を参照)。
シミュレーション範囲のチェック (信号範囲の指定 (Simulink)およびシミュレーション範囲のチェックの有効化 (Simulink)を参照)。
モデルから生成するコードの最適化。この最適化により、アルゴリズム コードが削除され、ソフトウェアインザループ (SIL) モードやエクスターナル モードなど、一部のシミュレーション モードの結果に影響を与える可能性があります。詳細は、Optimize using the specified minimum and maximum values (Embedded Coder)を参照してください。
メモ
[予測区間出力のデータ型、最小値] パラメーターが、yint の実際の信号を飽和させたり、クリップしたりすることはありません。これを行うには、代わりに Saturation (Simulink) ブロックを使用してください。
プログラムでの使用
ブロック パラメーター: IntervalsOutMin |
| 型: 文字ベクトル |
値: '[]' | スカラー |
既定の設定: '[]' |
予測区間出力のデータ型、最大値 — 範囲チェックの yint 出力の最大値
[] (既定値) | スカラー
Simulink がチェックする yint 出力範囲の上限値を指定します。
Simulink は以下を実行するために最大値を使用します。
一部のブロックを対象としたパラメーター範囲のチェック (ブロック パラメーターの最小値と最大値の指定 (Simulink)を参照)。
シミュレーション範囲のチェック (信号範囲の指定 (Simulink)およびシミュレーション範囲のチェックの有効化 (Simulink)を参照)。
モデルから生成するコードの最適化。この最適化により、アルゴリズム コードが削除され、SIL やエクスターナル モードなど、一部のシミュレーション モードの結果に影響を与える可能性があります。詳細は、Optimize using the specified minimum and maximum values (Embedded Coder)を参照してください。
メモ
[予測区間出力のデータ型、最大値] パラメーターが、yint の実際の信号を飽和させたり、クリップしたりすることはありません。これを行うには、代わりに Saturation (Simulink) ブロックを使用してください。
プログラムでの使用
ブロック パラメーター: IntervalsOutMax |
| 型: 文字ベクトル |
値: '[]' | スカラー |
既定の設定: '[]' |
Kernel data type — カーネル関数のデータ型
Inherit: auto (既定値) | double | single | half | int8 | uint8 | int16 | uint16 | int32 | uint32 | int64 | uint64 | boolean | fixdt(1,16,0) | fixdt(1,16,2^0,0) | <データ型式>
カーネル関数のデータ型を指定します。データ型は継承するか、直接指定するか、Simulink.NumericType のようにデータ型オブジェクトとして表現することができます。
[Inherit: auto] を選択すると、ブロックはデータ型を継承するルールを使用します。
データ型の詳細については、信号のデータ型の制御 (Simulink)を参照してください。
[データ型アシスタントを表示] ボタン をクリックすると、[データ型アシスタント] が表示されます。これは、データ型の属性を設定する際に役立ちます。詳細は、データ型アシスタントを利用したデータ型の指定 (Simulink)を参照してください。
ヒント
[Kernel data type] パラメーターは、RegressionGP モデルのカーネル関数のデータ型を指定します。関数 fitrgp を使用してモデルに学習させる場合、名前と値の引数 KernelFunction を次の表のいずれかの値に設定できます。
KernelFunction の値 | カーネル関数の説明 |
|---|---|
"exponential" | 指数カーネル |
"squaredexponential" | 二乗指数カーネル |
"matern32" | パラメーターが 3/2 の Matern カーネル |
"matern52" | パラメーターが 5/2 の Matern カーネル |
"rationalquadratic" | 有理二次カーネル |
"ardexponential" | 予測子ごとに長さスケールが異なる指数カーネル |
"ardsquaredexponential" | 予測子ごとに長さスケールが異なる二乗指数カーネル |
"ardmatern32" | パラメーターが 3/2 で予測子ごとに長さスケールが異なる Matern カーネル |
"ardmatern52" | パラメーターが 5/2 で予測子ごとに長さスケールが異なる Matern カーネル |
"ardrationalquadratic" | 予測子ごとに長さスケールが異なる有理二次カーネル |
プログラムでの使用
ブロック パラメーター: KernelDataTypeStr |
| 型: 文字ベクトル |
値: 'Inherit: auto' | 'double' | 'single' | 'half' | 'int8' | 'uint8' | 'int16' | 'uint16' | 'int32' | 'uint32' | 'int64' | 'uint64' | 'boolean' | 'fixdt(1,16,0)' | 'fixdt(1,16,2^0,0)' | '<data type expression>' |
既定の設定: 'Inherit: auto' |
カーネルのデータ型、最小値 — カーネル関数の最小値
[] (既定値) | スカラー
Simulink がチェックするカーネル関数の内部変数範囲の下限値を指定します。
Simulink は以下を実行するために最小値を使用します。
一部のブロックを対象としたパラメーター範囲のチェック (ブロック パラメーターの最小値と最大値の指定 (Simulink)を参照)。
シミュレーション範囲のチェック (信号範囲の指定 (Simulink)およびシミュレーション範囲のチェックの有効化 (Simulink)を参照)。
モデルから生成するコードの最適化。この最適化により、アルゴリズム コードが削除され、ソフトウェアインザループ (SIL) モードやエクスターナル モードなど、一部のシミュレーション モードの結果に影響を与える可能性があります。詳細は、Optimize using the specified minimum and maximum values (Embedded Coder)を参照してください。
メモ
[カーネルのデータ型、最小値] パラメーターが、カーネル関数の実際の信号を飽和させたり、クリップしたりすることはありません。
プログラムでの使用
ブロック パラメーター: KernelOutMin |
| 型: 文字ベクトル |
値: '[]' | スカラー |
既定の設定: '[]' |
カーネルのデータ型、最大値 — カーネル関数の最大値
[] (既定値) | スカラー
Simulink がチェックするカーネル出力の内部変数範囲の上限値を指定します。
Simulink は以下を実行するために最大値を使用します。
一部のブロックを対象としたパラメーター範囲のチェック (ブロック パラメーターの最小値と最大値の指定 (Simulink)を参照)。
シミュレーション範囲のチェック (信号範囲の指定 (Simulink)およびシミュレーション範囲のチェックの有効化 (Simulink)を参照)。
モデルから生成するコードの最適化。この最適化により、アルゴリズム コードが削除され、SIL やエクスターナル モードなど、一部のシミュレーション モードの結果に影響を与える可能性があります。詳細は、Optimize using the specified minimum and maximum values (Embedded Coder)を参照してください。
メモ
[カーネルのデータ型、最大値] パラメーターが、カーネル関数の実際の信号を飽和させたり、クリップしたりすることはありません。
プログラムでの使用
ブロック パラメーター: KernelOutMax |
| 型: 文字ベクトル |
値: '[]' | スカラー |
既定の設定: '[]' |
Distance data type — カーネル距離を計算する方式のデータ型
継承: 内部ルールによる継承 (既定値) | double | single | half | int8 | uint8 | int16 | uint16 | int32 | uint32 | int64 | uint64 | boolean | fixdt(1,16,0) | fixdt(1,16,2^0,0) | <データ型式>
カーネル距離を計算する方式のデータ型を指定します。データ型は継承するか、直接指定するか、Simulink.NumericType のようにデータ型オブジェクトとして表現することができます。
[継承: 内部ルールによる継承] を選択した場合、ブロックは内部ルールを使用して、出力データ型を決定します。内部ルールでは、組み込みターゲット ハードウェアのプロパティを考慮しながら、数値の精度、パフォーマンス、および生成されたコードのサイズを最適化するデータ型が選択されます。常に効率と数値の精度を同時に最適化できるとは限りません。
データ型の詳細については、信号のデータ型の制御 (Simulink)を参照してください。
[データ型アシスタントを表示] ボタン をクリックすると、[データ型アシスタント] が表示されます。これは、データ型の属性を設定する際に役立ちます。詳細は、データ型アシスタントを利用したデータ型の指定 (Simulink)を参照してください。
ヒント
[Distance data type] パラメーターは、組み込みカーネル関数を評価するために点間の距離を計算する方式のデータ型を指定します。詳細については、関数 fitrgp の名前と値の引数 DistanceMethod を参照してください。ブロックは DistanceMethod に常に値 "accurate" を使用します。これは、値 "fast" に比べて計算速度を低下させません。
プログラムでの使用
ブロック パラメーター: DistanceDataTypeStr |
| 型: 文字ベクトル |
値: 'Inherit: Inherit via internal rule' | 'double' | 'single' | 'half' | 'int8' | 'uint8' | 'int16' | 'uint16' | 'int32' | 'uint32' | 'int64' | 'uint64' | 'boolean' | 'fixdt(1,16,0)' | 'fixdt(1,16,2^0,0)' | '<data type expression>' |
既定の設定: 'Inherit: Inherit via internal rule' |
距離のデータ型、最小値 — カーネル距離の最小値
[] (既定値) | スカラー
Simulink がチェックするカーネル距離の内部変数範囲の下限値を指定します。
Simulink は以下を実行するために最小値を使用します。
一部のブロックを対象としたパラメーター範囲のチェック (ブロック パラメーターの最小値と最大値の指定 (Simulink)を参照)。
シミュレーション範囲のチェック (信号範囲の指定 (Simulink)およびシミュレーション範囲のチェックの有効化 (Simulink)を参照)。
モデルから生成するコードの最適化。この最適化により、アルゴリズム コードが削除され、ソフトウェアインザループ (SIL) モードやエクスターナル モードなど、一部のシミュレーション モードの結果に影響を与える可能性があります。詳細は、Optimize using the specified minimum and maximum values (Embedded Coder)を参照してください。
メモ
[距離のデータ型、最小値] パラメーターが、カーネル距離の実際の信号を飽和させたり、クリップしたりすることはありません。
プログラムでの使用
ブロック パラメーター: DistanceOutMin |
| 型: 文字ベクトル |
値: '[]' | スカラー |
既定の設定: '[]' |
距離のデータ型、最大値 — カーネル距離の最大値
[] (既定値) | スカラー
Simulink がチェックするカーネル距離の内部変数範囲の上限値を指定します。
Simulink は以下を実行するために最大値を使用します。
一部のブロックを対象としたパラメーター範囲のチェック (ブロック パラメーターの最小値と最大値の指定 (Simulink)を参照)。
シミュレーション範囲のチェック (信号範囲の指定 (Simulink)およびシミュレーション範囲のチェックの有効化 (Simulink)を参照)。
モデルから生成するコードの最適化。この最適化により、アルゴリズム コードが削除され、SIL やエクスターナル モードなど、一部のシミュレーション モードの結果に影響を与える可能性があります。詳細は、Optimize using the specified minimum and maximum values (Embedded Coder)を参照してください。
メモ
[距離のデータ型、最大値] パラメーターが、カーネル距離の実際の信号を飽和させたり、クリップしたりすることはありません。
プログラムでの使用
ブロック パラメーター: DistanceOutMax |
| 型: 文字ベクトル |
値: '[]' | スカラー |
既定の設定: '[]' |
基底データ型 — 基底関数のデータ型
Inherit: auto (既定値) | double | single | half | int8 | uint8 | int16 | uint16 | int32 | uint32 | int64 | uint64 | boolean | fixdt(1,16,0) | fixdt(1,16,2^0,0) | <データ型式>
基底関数のデータ型を指定します。データ型は継承するか、直接指定するか、Simulink.NumericType のようにデータ型オブジェクトとして表現することができます。
[Inherit: auto] を選択すると、ブロックはデータ型を継承するルールを使用します。
データ型の詳細については、信号のデータ型の制御 (Simulink)を参照してください。
[データ型アシスタントを表示] ボタン をクリックすると、[データ型アシスタント] が表示されます。これは、データ型の属性を設定する際に役立ちます。詳細は、データ型アシスタントを利用したデータ型の指定 (Simulink)を参照してください。
ヒント
[基底データ型] パラメーターは、RegressionGP モデルの明示的な基底関数のデータ型を指定します。関数 fitrgp を使用してモデルに学習させるときに名前と値の引数 BasisFunction を設定できます。
プログラムでの使用
ブロック パラメーター: BasisDataTypeStr |
| 型: 文字ベクトル |
値: 'Inherit: auto' | 'double' | 'single' | 'half' | 'int8' | 'uint8' | 'int16' | 'uint16' | 'int32' | 'uint32' | 'int64' | 'uint64' | 'boolean' | 'fixdt(1,16,0)' | 'fixdt(1,16,2^0,0)' | '<data type expression>' |
既定の設定: 'Inherit: auto' |
基底データ型、最小値 — 基底関数の最小値
[] (既定値) | スカラー
Simulink がチェックする基底関数の内部変数範囲の下限値を指定します。
Simulink は以下を実行するために最小値を使用します。
一部のブロックを対象としたパラメーター範囲のチェック (ブロック パラメーターの最小値と最大値の指定 (Simulink)を参照)。
シミュレーション範囲のチェック (信号範囲の指定 (Simulink)およびシミュレーション範囲のチェックの有効化 (Simulink)を参照)。
モデルから生成するコードの最適化。この最適化により、アルゴリズム コードが削除され、ソフトウェアインザループ (SIL) モードやエクスターナル モードなど、一部のシミュレーション モードの結果に影響を与える可能性があります。詳細は、Optimize using the specified minimum and maximum values (Embedded Coder)を参照してください。
メモ
[基底データ型、最小値] パラメーターが、基底関数の実際の信号を飽和させたり、クリップしたりすることはありません。
プログラムでの使用
ブロック パラメーター: BasisOutMin |
| 型: 文字ベクトル |
値: '[]' | スカラー |
既定の設定: '[]' |
基底データ型、最大値 — 基底関数の最大値
[] (既定値) | スカラー
Simulink がチェックする基底関数の内部変数範囲の上限値を指定します。
Simulink は以下を実行するために最大値を使用します。
一部のブロックを対象としたパラメーター範囲のチェック (ブロック パラメーターの最小値と最大値の指定 (Simulink)を参照)。
シミュレーション範囲のチェック (信号範囲の指定 (Simulink)およびシミュレーション範囲のチェックの有効化 (Simulink)を参照)。
モデルから生成するコードの最適化。この最適化により、アルゴリズム コードが削除され、SIL やエクスターナル モードなど、一部のシミュレーション モードの結果に影響を与える可能性があります。詳細は、Optimize using the specified minimum and maximum values (Embedded Coder)を参照してください。
メモ
[基底データ型、最大値] パラメーターが、基底関数の実際の信号を飽和させたり、クリップしたりすることはありません。
プログラムでの使用
ブロック パラメーター: BasisOutMax |
| 型: 文字ベクトル |
値: '[]' | スカラー |
既定の設定: '[]' |
ブロックの特性
データ型 |
|
直達 |
|
多次元信号 |
|
可変サイズの信号 |
|
ゼロクロッシング検出 |
|
代替機能
MATLAB Function ブロックをガウス過程回帰オブジェクト (RegressionGP または CompactRegressionGP) のオブジェクト関数 predict と共に使用できます。たとえば、MATLAB Function ブロックの使用によるクラス ラベルの予測を参照してください。
Statistics and Machine Learning Toolbox™ ライブラリ内の RegressionGP Predict ブロックを使用するかどうか、または MATLAB Function ブロックを関数 predict と共に使用するかどうかを判断する際には、以下を考慮してください。
Statistics and Machine Learning Toolbox ライブラリ ブロックを使用する場合、固定小数点ツール (Fixed-Point Designer)を使用して浮動小数点モデルを固定小数点に変換できます。
MATLAB Function ブロックを関数
predictと共に使用する場合は、可変サイズの配列に対するサポートを有効にしなければなりません。MATLAB Function ブロックを使用する場合、予測の前処理や後処理のために、同じ MATLAB Function ブロック内で MATLAB 関数を使用することができます。
拡張機能
バージョン履歴
R2022a で導入
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