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Regresión de la máquina del vector de la ayuda

Máquinas vectoriales de apoyo para modelos de regresión

Para una mayor precisión en los conjuntos de datos de tamaño medio y bajo, capacite un modelo de máquina de vectores de soporte (SVM) utilizando fitrsvm.

Para un tiempo de cómputo reducido en conjuntos de datos de alta dimensión que caben en el espacio de trabajo MATLAB®, entrenar eficazmente un modelo de regresión lineal, como un modelo SVM lineal, utilizando fitrlinear.

Aplicaciones

Estudiante de regresiónTrain regression models to predict data using supervised machine learning

Funciones

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fitrsvmFit a support vector machine regression model
predictPredict responses using support vector machine regression model
fitrlinearFit linear regression model to high-dimensional data
predictPredict response of linear regression model
fitrkernelFit Gaussian kernel regression model using random feature expansion
lossRegression loss for Gaussian kernel regression model
predictPredict responses for Gaussian kernel regression model
resumeResume training of Gaussian kernel regression model
crossvalCross-validated support vector machine regression model
plotPartialDependenceCreate partial dependence plot (PDP) and individual conditional expectation (ICE) plots

Clases

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RegressionSVMSupport vector machine regression model
CompactRegressionSVMCompact support vector machine regression model
RegressionLinearLinear regression model for high-dimensional data
RegressionPartitionedLinearCross-validated linear regression model for high-dimensional data
RegressionKernelGaussian kernel regression model using random feature expansion

Temas

Understanding Support Vector Machine Regression

Understand the mathematical formulation of linear and nonlinear SVM regression problems and solver algorithms.