대화형 방식으로 판별분석 모델을 훈련시키려면 분류 학습기 앱을 사용하십시오. 명령줄 인터페이스에서 fitcdiscr
을 사용하여 판별분석 모델을 훈련시키면 유연성을 높일 수 있습니다. 훈련 후에는 모델과 예측 변수 데이터를 predict
에 전달하여 레이블을 예측하거나 사후 확률을 추정합니다.
분류 학습기 | 머신러닝 지도 학습을 사용하여 데이터를 분류하도록 모델 훈련시키기 |
ClassificationDiscriminant | Discriminant analysis classification |
CompactClassificationDiscriminant | Compact discriminant analysis class |
ClassificationPartitionedModel | Cross-validated classification model |
Train Discriminant Analysis Classifiers Using Classification Learner App
Create and compare discriminant analysis classifiers, and export trained models to make predictions for new data.
지도 학습의 단계와 비모수적 분류 및 회귀 함수의 특성을 알아봅니다.
Categorical response data
판별분석 알고리즘 및 판별분석 모델을 데이터에 피팅하는 방법을 알아봅니다.
Creating Discriminant Analysis Model
Understand the algorithm used to construct discriminant analysis classifiers.
Create and Visualize Discriminant Analysis Classifier
Perform linear and quadratic classification of Fisher iris data.
Improving Discriminant Analysis Models
Examine and improve discriminant analysis model performance.
Regularize Discriminant Analysis Classifier
Make a more robust and simpler model by removing predictors without compromising the predictive power of the model.
Examine the Gaussian Mixture Assumption
Discriminant analysis assumes that the data comes from a Gaussian mixture model. Understand how to examine this assumption.
Prediction Using Discriminant Analysis Models
Understand how predict
classifies
observations using a discriminant analysis model.
Visualize Decision Surfaces of Different Classifiers
This example shows how to visualize the decision surface for different classification algorithms.