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RegressionTree Predict

回帰木モデルの使用による応答の予測

R2021a 以降

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  • RegressionTree Predict Block Icon

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

RegressionTree Predict ブロックの使用による応答の予測

RegressionTree Predict ブロックの使用による応答の予測

この例では、RegressionTree Predictブロックを Simulink® の応答予測に使用する方法を示します。このブロックは、観測値 (予測子データ) を受け入れて、学習済みの回帰木モデルを使用することにより、その観測値の予測された応答を返します。

端子

入力

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予測子データ。1 つの観測値の行ベクトルまたは列ベクトルとして指定します。

x の変数の順序は、[学習済み機械学習モデルを選択] で指定されたモデルに学習させた予測子変数の順序と同じでなければなりません。

データ型: single | double | half | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64 | Boolean | fixed point

出力

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予測応答。スカラーとして返されます。

データ型: single | double | half | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64 | Boolean | fixed point

パラメーター

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メイン

RegressionTree オブジェクトまたは CompactRegressionTree オブジェクトを含むワークスペース変数の名前を指定します。

fitrtree を使用してモデルに学習させる場合、以下の制限が適用されます。

  • 予測子データにカテゴリカル予測子 (logical、categorical、char、string、または cell) を含めることはできません。学習データをテーブルで渡す場合、予測子は数値 (double または single) でなければなりません。また、名前と値の引数 CategoricalPredictors は使用できません。カテゴリカル予測子をモデルに含めるには、モデルを当てはめる前に dummyvar を使用してカテゴリカル予測子を前処理します。

  • 名前と値の引数 ResponseTransform の値は 'none' (既定の設定) でなければなりません。

  • 代理分岐は使用できません。つまり、名前と値の引数 Surrogate の値は 'off' (既定の設定) でなければなりません。

プログラムでの使用

ブロック パラメーター: TrainedLearner
型: ワークスペース変数
値: RegressionTree オブジェクト | CompactRegressionTree オブジェクト
既定の設定: 'treeMdl'

データ型

固定小数点が使用可能なパラメーター

固定小数点演算の丸めモードを指定します。詳細は、丸め (Fixed-Point Designer)を参照してください。

ブロック パラメーターは常に、最も近い表現可能な値に丸められます。ブロック パラメーターの丸めを制御するには、マスク フィールドに MATLAB® の丸め関数を使用して式を入力します。

プログラムでの使用

ブロック パラメーター: RndMeth
型: 文字ベクトル
値: "Ceiling" | "Convergent" | "Floor" | "Nearest" | "Round" | "Simplest" | "Zero"
既定の設定: "Floor"

オーバーフローの際に飽和するか折り返すかを指定します。

アクション理由オーバーフローの際の影響例

このチェック ボックスをオンにする (on)。

モデルにオーバーフローの可能性があり、生成されたコードで明示的な飽和保護が必要である。

オーバーフローの際は、データ型が表現できる最小値または最大値に飽和します。

データ型 int8 (8 ビット負号付き整数) が表現できる最大値は 127 です。この最大値よりも大きいブロック演算結果は、8 ビット整数のオーバーフローを引き起こします。チェック ボックスをオンにすると、ブロック出力は 127 で飽和します。同様に、ブロック出力は最小出力値の -128 で飽和します。

このチェック ボックスをオフにする (off)。

生成されたコードの効率を最適化したい。

ブロックが範囲外の信号を処理する方法を過剰指定したくない。詳細は、信号範囲のエラーのトラブルシューティング (Simulink)を参照してください。

オーバーフローの際は、データ型が表現できる適切な値で折り返します。

データ型 int8 (8 ビット負号付き整数) が表現できる最大値は 127 です。この最大値よりも大きいブロック演算結果は、8 ビット整数のオーバーフローを引き起こします。チェック ボックスをオフにすると、オーバーフローを引き起こす値が int8 として解釈され、意図しない結果になる可能性があります。たとえば、130 (バイナリでは 1000 0010) というブロック結果が int8 として表現されると、-126 になります。

プログラムでの使用

ブロック パラメーター: SaturateOnIntegerOverflow
型: 文字ベクトル
値: "off" | "on"
既定の設定: "off"

このパラメーターを選択して、ブロックに指定したデータ型を固定小数点ツールがオーバーライドしないようにします。詳細は、[出力データ型の設定をロックする] の使用 (Fixed-Point Designer)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: LockScale
型: 文字ベクトル
値: "off" | "on"
既定の設定: "off"
データ型

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"

Simulink® がチェックする yfit 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。

メモ

[出力データ型、最小値] パラメーターが、yfit 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: OutMin
型: 文字ベクトル
値: '[]' | スカラー
既定の設定: '[]'

Simulink がチェックする yfit 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。

メモ

[出力データ型、最大値] パラメーターが、yfit 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: OutMax
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

Boolean | double | fixed point | half | integer | single

直達

yes

多次元信号

no

可変サイズの信号

no

ゼロクロッシング検出

no

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

C/C++ コード生成
Simulink® Coder™ を使用して C および C++ コードを生成します。

固定小数点の変換
Fixed-Point Designer™ を使用して固定小数点システムの設計とシミュレーションを行います。

バージョン履歴

R2021a で導入

参考

ブロック

オブジェクト

関数

トピック