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 |
| RegressionLinear Predict | 線形回帰モデルの使用による応答の予測 (R2023a 以降) |
| RegressionKernel Predict | Predict responses using Gaussian kernel regression model (R2024b 以降) |
| IncrementalRegressionLinear Predict | Predict responses using incremental linear regression model (R2023b 以降) |
| IncrementalRegressionLinear Fit | Fit incremental linear regression model (R2023b 以降) |
| IncrementalRegressionKernel Fit | Fit incremental kernel regression model (R2024b 以降) |
| IncrementalRegressionKernel Predict | Predict responses using incremental kernel regression model (R2024b 以降) |
| Update Metrics | Update performance metrics in incremental learning model given new data (R2023b 以降) |
| Detect Drift | Update drift detector states and drift status with new data (R2024b 以降) |
関数
オブジェクト
トピック
- サポート ベクター マシン回帰について
線形および非線形 SVM 回帰問題の数学的定式化およびソルバーのアルゴリズムについて理解します。
- RegressionSVM Predict ブロックの使用による応答の予測
回帰学習器アプリを使用してサポート ベクター マシン (SVM) 回帰モデルの学習を行い、RegressionSVM Predict ブロックを応答予測に使用する。
- RegressionLinear Predict ブロックの使用による応答の予測
この例では、RegressionLinear Predictブロックを Simulink® の応答予測に使用する方法を示します。 (R2023a 以降)
