Main Content

このページの内容は最新ではありません。最新版の英語を参照するには、ここをクリックします。

サポート ベクター マシン回帰

回帰モデル用のサポート ベクター マシン

低～中次元のデータ セットで精度を向上させるには、fitrsvm を使用してサポート ベクター マシン (SVM) モデルに学習をさせます。

高次元データ セットの計算時間を短縮するには、fitrlinear を使用して線形 SVM モデルなどの線形回帰モデルに効率的に学習をさせます。

アプリ

回帰学習器教師あり機械学習を使用して、データを予測するように回帰モデルに学習をさせる

ブロック

RegressionSVM Predictサポート ベクター マシン (SVM) 回帰モデルの使用による応答の予測 (R2020b 以降)
RegressionLinear Predict線形回帰モデルの使用による応答の予測 (R2023a 以降)

関数

すべて展開する

fitrsvmサポート ベクター マシン回帰モデルの当てはめ
predictサポート ベクター マシン回帰モデルの使用による応答の予測
fitrlinear高次元データに対する線形回帰モデルの当てはめ
predict線形回帰モデルの応答予測
fitrkernelランダムな特徴量拡張を使用してガウス カーネル回帰モデルを当てはめる
predictガウス カーネル回帰モデルの応答を予測
crossval機械学習モデルの交差検証
limeLocal Interpretable Model-agnostic Explanations (LIME) (R2020b 以降)
partialDependence部分依存の計算 (R2020b 以降)
permutationImportancePredictor importance by permutation (R2024a 以降)
plotPartialDependence部分依存プロット (PDP) および個別条件付き期待値 (ICE) プロットの作成
shapleyシャープレイ値 (R2021a 以降)

オブジェクト

すべて展開する

RegressionSVMサポート ベクター マシン回帰モデル
CompactRegressionSVMコンパクトなサポート ベクター マシン回帰モデル
RegressionLinear高次元データ用の線形回帰モデル
RegressionPartitionedLinear高次元データ用の交差検証済み線形回帰モデル
RegressionKernelランダムな特徴量拡張を使用したガウス カーネル回帰モデル
RegressionPartitionedKernel回帰用の交差検証済みカーネル モデル

トピック