Clasificación de máquinas de vectores de apoyo
Para aumentar la precisión y las opciones de funciones de kernel en conjuntos de datos de dimensiones bajas y medianas, entrene un modelo SVM binario o un modelo multiclase de códigos de salida de corrección de errores (ECOC, por sus siglas en inglés) que contenga modelos de aprendizaje binarios SVM utilizando la app Classification Learner. Para mayor flexibilidad, utilice la interfaz de línea de comandos para entrenar un modelo SVM binario mediante fitcsvm
o un modelo ECOC multiclase compuesto por modelos de aprendizaje binarios SVM mediante fitcecoc
.
Para reducir el tiempo de proceso en conjuntos de datos de altas dimensiones, entrene de forma eficiente un modelo de clasificación lineal binaria, por ejemplo, un modelo SVM lineal, mediante fitclinear
o entrene un modelo ECOC multiclase compuesto por modelos SVM mediante fitcecoc
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Para las clasificaciones no lineales con big data, entrene un modelo de clasificación binaria de kernel gaussiano mediante fitckernel
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Apps
Classification Learner | Entrenar modelos para clasificar datos usando machine learning supervisado |
Bloques
ClassificationSVM Predict | Classify observations using support vector machine (SVM) classifier for one-class and binary classification (desde R2020b) |
ClassificationECOC Predict | Classify observations using error-correcting output codes (ECOC) classification model (desde R2023a) |
ClassificationLinear Predict | Classify observations using linear classification model (desde R2023a) |
IncrementalClassificationLinear Predict | Classify observations using incremental linear classification model (desde R2023b) |
IncrementalClassificationLinear Fit | Fit incremental linear binary classification model (desde R2023b) |
IncrementalClassificationECOC Predict | Classify observations using incremental ECOC classification model (desde R2024a) |
IncrementalClassificationECOC Fit | Fit incremental ECOC classification model (desde R2024a) |
Update Metrics | Update performance metrics in incremental learning model given new data (desde R2023b) |
Funciones
Clases
Temas
- Train Support Vector Machines Using Classification Learner App
Create and compare support vector machine (SVM) classifiers, and export trained models to make predictions for new data.
- Support Vector Machines for Binary Classification
Perform binary classification via SVM using separating hyperplanes and kernel transformations.
- Predict Class Labels Using ClassificationSVM Predict Block
This example shows how to use the ClassificationSVM Predict block for label prediction in Simulink®.
- Predict Class Labels Using ClassificationLinear Predict Block
This example shows how to use the ClassificationLinear Predict block for label prediction in Simulink®. (desde R2023a)
- Predict Class Labels Using ClassificationECOC Predict Block
Train an ECOC classification model, and then use the ClassificationECOC Predict block for label prediction. (desde R2023a)
Información relacionada
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- Wavelet Time Scattering Classification of Phonocardiogram Data (Wavelet Toolbox)