分類学習器

classificationLearner は、分類学習器アプリを開きます。既に開いている場合はアプリにフォーカスを移動します。

classificationLearner(Tbl,ResponseVarName) は、分類学習器アプリを開いて、table Tbl に格納されているデータを [引数からの新規セッション] ダイアログ ボックスに入力します。ResponseVarName 引数は、クラス ラベルが含まれている Tbl 内の応答変数の名前で、文字ベクトルまたは string スカラーとして指定します。応答変数に 500 を超える一意のクラス ラベルを含めることはできません。Tbl 内の他の変数は予測子変数です。

classificationLearner(Tbl,Y) は、分類学習器アプリを開いて、table Tbl 内の予測子変数とベクトル Y 内のクラス ラベルを [引数からの新規セッション] ダイアログ ボックスに入力します。応答 Y は、categorical 配列、文字配列、string 配列、logical ベクトル、数値ベクトル、または文字ベクトルの cell 配列として指定できます。Y に 500 を超える一意のクラス ラベルを含めることはできません。

classificationLearner(X,Y) は、分類学習器アプリを開いて、n 行 p 列の予測子行列 X とベクトル Y 内の n 個のクラス ラベルを [引数からの新規セッション] ダイアログ ボックスに入力します。X の各行は 1 つの観測値に対応し、各列は 1 つの変数に対応します。Y の長さと X の行数は等しくなければなりません。Y に 500 を超える一意のクラス ラベルを含めることはできません。

classificationLearner(___,Name,Value) では、前の構文におけるいずれかの入力引数の組み合わせに加えて、以下の 1 つ以上の名前と値の引数を使用して交差検証オプションを指定します。たとえば、"KFold",10 を指定すると 10 分割交差検証方式を使用できます。

classificationLearner(filename) は、以前に保存した filename のセッションで分類学習器アプリを開きます。filename 引数は文字ベクトルまたは string スカラーとして指定します。分類学習器のセッション ファイルの名前に加え、現在のフォルダー以外にある場合はファイルのパスも含める必要があります。ファイルの拡張子は .mat でなければなりません。