판별분석

정규화된 선형 및 2차 판별분석

대화형 방식으로 판별분석 모델을 훈련시키려면 분류 학습기 앱을 사용하십시오. 명령줄 인터페이스에서 fitcdiscr을 사용하여 판별분석 모델을 훈련시키면 유연성을 높일 수 있습니다. 훈련 후에는 모델과 예측 변수 데이터를 predict에 전달하여 레이블을 예측하거나 사후 확률을 추정합니다.

앱

분류 학습기

머신러닝 지도 학습을 사용하여 데이터를 분류하도록 모델 훈련시키기

블록

ClassificationDiscriminant Predict

Classify observations using discriminant analysis model (R2024a 이후)

함수

모두 확장

판별분석 모델 만들기

`fitcdiscr`	Fit discriminant analysis classifier
`makecdiscr`	Construct discriminant analysis classifier from parameters
`compact`	Reduce size of discriminant analysis classifier

판별분석 모델 개선하기

cvshrink Cross-validate regularization of linear discriminant

판별분석 모델 해석하기

`lime`	Local interpretable model-agnostic explanations (LIME) (R2020b 이후)
`partialDependence`	Compute partial dependence (R2020b 이후)
`permutationImportance`	Predictor importance by permutation (R2024a 이후)
`plotPartialDependence`	Create partial dependence plot (PDP) and individual conditional expectation (ICE) plots
`shapley`	Shapley values (R2021a 이후)

교차 검증하기

`crossval`	Cross-validate machine learning model
`kfoldEdge`	Classification edge for cross-validated classification model
`kfoldLoss`	Classification loss for cross-validated classification model
`kfoldfun`	Cross-validate function for classification
`kfoldMargin`	Classification margins for cross-validated classification model
`kfoldPredict`	Classify observations in cross-validated classification model

성능 측정하기

`loss`	Classification loss for discriminant analysis classifier
`resubLoss`	Resubstitution classification loss for discriminant analysis classifier
`logp`	Log unconditional probability density for discriminant analysis classifier
`mahal`	Mahalanobis distance to class means of discriminant analysis classifier
`nLinearCoeffs`	Number of nonzero linear coefficients in discriminant analysis classifier
`compareHoldout`	Compare accuracies of two classification models using new data
`edge`	Classification edge for discriminant analysis classifier
`margin`	Classification margins for discriminant analysis classifier
`resubEdge`	Resubstitution classification edge for discriminant analysis classifier
`resubMargin`	Resubstitution classification margins for discriminant analysis classifier
`testckfold`	Compare accuracies of two classification models by repeated cross-validation

관측값 분류하기

`predict`	Predict labels using discriminant analysis classifier
`resubPredict`	Classify observations in discriminant analysis classifier by resubstitution
`classify`	판별분석을 사용하여 관측값 분류하기

객체

`ClassificationDiscriminant`	Discriminant analysis classification
`CompactClassificationDiscriminant`	Compact discriminant analysis classification
`ClassificationPartitionedModel`	Cross-validated classification model

도움말 항목

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 학습 워크플로와 알고리즘
지도 학습의 단계와 비모수적 분류 및 회귀 함수의 특성을 알아봅니다.
Parametric Classification
Learn about parametric classification methods.
판별분석 분류
판별분석 알고리즘 및 판별분석 모델을 데이터에 피팅하는 방법을 알아봅니다.
Creating Discriminant Analysis Model
Understand the algorithm used to construct discriminant analysis classifiers.
판별분석 분류기를 만들고 시각화하기
피셔(Fisher)의 붓꽃 데이터에 대한 선형 분류와 2차 분류를 수행합니다.
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.
다양한 분류기의 결정 곡면을 시각화하기
이 예제에서는 다양한 분류 알고리즘에 대한 결정 곡면을 시각화하는 방법을 보여줍니다.