서포트 벡터 머신 분류

이진 분류 또는 다중클래스 분류를 위한 서포트 벡터 머신

저차원에서 중간 차원까지의 데이터 세트에 대한 정확도를 높이고 더 폭넓은 커널 함수 선택권을 원한다면 분류 학습기 앱을 사용하여 이진 SVM 모델이나 SVM 이진 학습기를 포함하는 다중클래스 오류 수정 출력 코드(ECOC) 모델을 훈련시키십시오. 명령줄 인터페이스에서 fitcsvm을 사용하여 이진 SVM 모델을 훈련시키거나 fitcecoc를 사용하여 이진 SVM 학습기로 구성된 다중클래스 ECOC 모델을 훈련시키면 유연성을 높일 수 있습니다.

고차원 데이터 세트에 대한 계산 시간을 단축하려면 fitclinear를 사용하여 선형 SVM 모델과 같은 이진 선형 분류 모델을 효율적으로 훈련시키거나 fitcecoc를 사용하여 SVM 모델로 구성된 다중클래스 ECOC 모델을 훈련시키십시오.

빅데이터에 대해 비선형 분류를 수행하는 경우 fitckernel을 사용하여 이진 가우스 커널 분류 모델을 훈련시키십시오.

앱

분류 학습기머신러닝 지도 학습을 사용하여 데이터를 분류하도록 모델 훈련시키기

블록

ClassificationSVM PredictClassify observations using support vector machine (SVM) classifier for one-class and binary classification
ClassificationECOC PredictClassify observations using error-correcting output codes (ECOC) classification model (R2023a 이후)
ClassificationLinear PredictClassify observations using linear classification model (R2023a 이후)
ClassificationKernel PredictClassify observations using Gaussian kernel classifier for binary classification (R2024b 이후)
IncrementalClassificationLinear PredictClassify observations using incremental linear classification model (R2023b 이후)
IncrementalClassificationLinear FitFit incremental linear binary classification model (R2023b 이후)
IncrementalClassificationECOC PredictClassify observations using incremental ECOC classification model (R2024a 이후)
IncrementalClassificationECOC FitFit incremental ECOC classification model (R2024a 이후)
IncrementalClassificationKernel FitFit incremental kernel classification model (R2024b 이후)
IncrementalClassificationKernel PredictClassify observations using incremental kernel classification model (R2024b 이후)
Detect DriftUpdate drift detector states and drift status with new data (R2024b 이후)
Per Observation LossPer observation regression or classification error of incremental model (R2025a 이후)
Update MetricsUpdate performance metrics in incremental learning model given new data (R2023b 이후)

함수

모두 확장

모델 또는 템플릿 만들기

fitcsvm단일 클래스 및 이진 분류를 위한 서포트 벡터 머신(SVM) 분류기 훈련
compactReduce size of machine learning model
templateSVMSupport vector machine template

모델 수정하기

discardSupportVectorsDiscard support vectors for linear support vector machine (SVM) classifier
incrementalLearnerConvert binary classification support vector machine (SVM) model to incremental learner
resumeResume training support vector machine (SVM) classifier

모델 해석하기

limeLocal interpretable model-agnostic explanations (LIME)
partialDependenceCompute partial dependence
permutationImportancePredictor importance by permutation (R2024a 이후)
plotPartialDependenceCreate partial dependence plot (PDP) and individual conditional expectation (ICE) plots
shapleyShapley values (R2021a 이후)

교차 검증하기

crossvalCross-validate machine learning model
kfoldEdgeClassification edge for cross-validated classification model
kfoldLossClassification loss for cross-validated classification model
kfoldMarginClassification margins for cross-validated classification model
kfoldPredictClassify observations in cross-validated classification model
kfoldfunCross-validate function for classification

성능 측정하기

lossFind classification error for support vector machine (SVM) classifier
resubLossResubstitution classification loss
compareHoldoutCompare accuracies of two classification models using new data
edgeFind classification edge for support vector machine (SVM) classifier
marginFind classification margins for support vector machine (SVM) classifier
resubEdgeResubstitution classification edge
resubMarginResubstitution classification margin
testckfoldCompare accuracies of two classification models by repeated cross-validation
fitSVMPosteriorFit posterior probabilities
fitPosteriorFit posterior probabilities for compact support vector machine (SVM) classifier

관측값 분류하기

predict서포트 벡터 머신(SVM) 분류기를 사용하여 관측값 분류
resubPredictClassify training data using trained classifier

모델 속성 수집하기

gatherGather properties of Statistics and Machine Learning Toolbox object from GPU
fitclinearFit binary linear classifier to high-dimensional data
predictPredict labels for linear classification models
templateLinearLinear learner template
fitckernelFit binary Gaussian kernel classifier using random feature expansion
predictPredict labels for Gaussian kernel classification model
templateKernelKernel learner template
fitcecoc서포트 벡터 머신 또는 다른 분류기에 대해 다중클래스 모델 피팅하기
predictClassify observations using multiclass error-correcting output codes (ECOC) model
templateECOCError-correcting output codes learner template

클래스

모두 확장

ClassificationSVM단일 클래스 및 이진 분류용 서포트 벡터 머신(SVM)
CompactClassificationSVMCompact support vector machine (SVM) for one-class and binary classification
ClassificationPartitionedModelCross-validated classification model
ClassificationLinearLinear model for binary classification of high-dimensional data
ClassificationPartitionedLinearCross-validated linear model for binary classification of high-dimensional data
ClassificationKernelGaussian kernel classification model using random feature expansion
ClassificationPartitionedKernelCross-validated, binary kernel classification model
ClassificationECOCMulticlass model for support vector machines (SVMs) and other classifiers
CompactClassificationECOCCompact multiclass model for support vector machines (SVMs) and other classifiers
ClassificationPartitionedECOCCross-validated multiclass ECOC model for support vector machines (SVMs) and other classifiers
ClassificationPartitionedLinearECOCCross-validated linear error-correcting output codes model for multiclass classification of high-dimensional data
ClassificationPartitionedKernelECOCCross-validated kernel error-correcting output codes (ECOC) model for multiclass classification

도움말 항목

관련 정보