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분류 학습기

지도 기계 학습(Supervised Machine Learning)을 사용하여 데이터를 분류하도록 모델 훈련시키기

설명

분류 학습기 앱은 데이터를 분류하도록 모델을 훈련시킵니다. 이 앱을 사용하면 다양한 분류기를 사용하여 지도 기계 학습을 수행해 볼 수 있습니다. 데이터를 탐색하고, 특징을 선택하고, 검증 방식을 지정하고, 모델을 훈련시키고, 결과를 평가할 수 있습니다. 자동화된 훈련을 수행하여 결정 트리, 판별분석, 서포트 벡터 머신, 로지스틱 회귀, 최근접이웃, 앙상블 분류 등 최적의 분류 모델 유형을 검색할 수 있습니다.

알려진 입력 데이터 세트(관측값 또는 예제)와 이 데이터에 대해 알려진 응답 변수(예: 레이블 또는 클래스)를 제공하여 지도 기계 학습을 수행할 수 있습니다. 데이터를 사용하여 새 데이터에 대한 응답 변수의 예측값을 생성하는 모델을 훈련시킵니다. 새 데이터에 이 모델을 사용하거나 프로그래밍 방식으로 분류하는 방법에 대해 자세히 알아보려면, 모델을 작업 공간으로 내보내거나 MATLAB® 코드를 생성하여 훈련된 모델을 재생성하십시오.

시작하려면 분류기 목록에서 모든 빠른 훈련(All Quick-To-Train)을 사용하여 엄선된 모델로 훈련시켜 보십시오. 자동화된 분류기 훈련 항목을 참조하십시오.

필요한 제품

  • MATLAB

  • Statistics and Machine Learning Toolbox™

참고: MATLAB Online™에서는 분류 학습기가 파일에서 데이터 가져오기, 코드 생성, 병렬 모델 훈련 기능을 제공하지 않습니다.

분류 학습기 앱 열기

  • MATLAB 툴스트립: 앱(Apps) 탭의 기계 학습에서 앱 아이콘을 클릭합니다.

  • MATLAB 명령 프롬프트: classificationLearner를 입력합니다.

R2015a에 개발됨