Main Content

サポートされているデータ型

Statistics and Machine Learning Toolbox™ は以下のデータ型を入力引数としてサポートします。

  • 数値スカラー、ベクトル、行列、単精度または倍精度の要素を有する配列。これらの形式は、single または double のデータ型になります。例は応答変数、予測子変数および数値を含みます。

  • グループ化データを表すカテゴリカル変数の場合は、文字ベクトルの cell 配列、文字配列、string 配列、logical 配列、categorical 配列、または数値ベクトル。これらのデータ形式のデータ型はそれぞれ 、cell (具体的には cellstr)、char、string、logical、categorical、および single または double になります。例は機械学習のクラス ラベルの配列です。

    • また、カテゴリカル データにノミナル配列または順序配列を使用できます。ただし、nominal データ型および ordinal データ型は推奨されません。ノミナル カテゴリカル データまたは順序カテゴリカル データを用いて作業するには、代わりに categorical データ型を使用します。

    • たとえば int8 または uint8 といった、符号付きまたは符号なし整数を使用できます。ただし、

      • 推定関数は、非グループ化データの符号付きまたは符号なし整数データをサポートしないことがあります。

      • NaN 値を含む single または double 数値ベクトルを符号付きまたは符号なし整数に再キャストする場合、NaN 要素は 0 に変換されます。

  • 一部の関数は、異種混合データにテーブル形式の配列をサポートします (詳細については、tableを参照してください)。table データ型には、上記にリストされたすべてのデータ型の変数が含まれます。例は、回帰分析におけるカテゴリカルおよび数値予測子データの混合です。

    • いくつかの関数では、異種混合データに対しデータセット配列を用いることもできます。ただし、dataset データ型は推奨されません。異種混合データを処理するには、推定関数がサポートしていれば table データ型を使用します。

    • table データ型をサポートしない関数は、single または double 型の標本データ (たとえば行列など) をサポートします。

  • 一部の関数は、GPU で実行されるようにするため、gpuArray (Parallel Computing Toolbox) の入力引数を受け入れます。GPU 配列を受け入れる Statistics and Machine Learning Toolbox の関数の完全な一覧については、関数リスト (GPU 配列) を参照してください。

  • 一部の関数は、大規模なデータ セットを処理するため tall 配列の入力引数を受け入れます。tall 配列を受け入れる Statistics and Machine Learning Toolbox の関数の完全な一覧については、関数リスト (tall 配列) を参照してください。

  • 一部の関数はスパース行列 (issparse(A) が 1 を返す行列 A) を受け入れます。スパース行列を受け入れない関数の場合は、full を使用してデータを非スパース行列に再キャストします。

Statistics and Machine Learning Toolbox は以下のデータ型をサポートしません。

  • 複素数。

  • 倍精度の変数やオブジェクトなど、カスタムの数値データ型。

  • 非グループ化データに対しての、uint8 や int16 などの符号付きまたは符号なしの整数。

メモ

サポートされていないデータ型を指定すると、エラーまたは予期しない結果が返されます。