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RegressionTree Predict
ライブラリ:
Statistics and Machine Learning Toolbox /
Regression
説明
RegressionTree Predict ブロックは、回帰木オブジェクト (RegressionTree
または CompactRegressionTree
) 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。
例
端子
入力
出力
パラメーター
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 ブロックを回帰木オブジェクト (RegressionTree
または CompactRegressionTree
) 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 RegressionTree 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
R2021a で導入