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Regresión con máquinas de vectores de apoyo

Máquinas de vectores de apoyo para modelos de regresión

Para aumentar la precisión en conjuntos de datos de dimensiones bajas y medianas, entrene un modelo de máquinas de vectores de apoyo (SVM) mediante fitrsvm.

Para reducir el tiempo de proceso en conjuntos de datos de altas dimensiones, entrene de forma eficiente un modelo de regresión lineal, por ejemplo, un modelo SVM lineal, mediante fitrlinear.

Apps

Regression Learner

Train regression models to predict data using supervised machine learning

Bloques

RegressionSVM Predict

Predecir las respuestas mediante un modelo de regresión de máquina de vectores de apoyo (SVM)

Funciones

expandir todo

SVM

`fitrsvm`	Fit a support vector machine regression model
`predict`	Predict responses using support vector machine regression model

Regresión lineal

`fitrlinear`	Fit linear regression model to high-dimensional data
`predict`	Predict response of linear regression model

Regresión kernel

`fitrkernel`	Fit Gaussian kernel regression model using random feature expansion
`loss`	Regression loss for Gaussian kernel regression model
`predict`	Predict responses for Gaussian kernel regression model
`resume`	Resume training of Gaussian kernel regression model

Mejorar la regresión

crossval Cross-validated support vector machine regression model

Interpretar la regresión

`partialDependence`	Compute partial dependence
`plotPartialDependence`	Create partial dependence plot (PDP) and individual conditional expectation (ICE) plots
`lime`	Local interpretable model-agnostic explanations (LIME)
`shapley`	Shapley values

Clases

expandir todo

SVM

`RegressionSVM`	Support vector machine regression model
`CompactRegressionSVM`	Compact support vector machine regression model

Regresión lineal

`RegressionLinear`	Linear regression model for high-dimensional data
`RegressionPartitionedLinear`	Cross-validated linear regression model for high-dimensional data

Regresión kernel

`RegressionKernel`	Gaussian kernel regression model using random feature expansion
`RegressionPartitionedKernel`	Cross-validated kernel model for regression

Temas

Predict Responses Using RegressionSVM Predict Block

Train a support vector machine (SVM) regression model using the Regression Learner app, and then use the RegressionSVM Predict block for response prediction.

Understanding Support Vector Machine Regression

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