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서포트 벡터 머신(SVM) 회귀

회귀 모델용 서포트 벡터 머신

저차원에서 중간 차원까지의 데이터 세트에 대한 정확도를 높이려면 fitrsvm을 사용하여 서포트 벡터 머신(SVM) 모델을 훈련시키십시오.

MATLAB® 작업 공간에 담을 수 있는 고차원 데이터 세트에 대한 계산 시간을 단축시키려면 fitrlinear를 사용하여 선형 SVM 모델과 같은 선형 회귀 모델을 효율적으로 훈련시키십시오.

회귀 학습기Train regression models to predict data using supervised machine learning

함수

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fitrsvmFit a support vector machine regression model
predictPredict responses using support vector machine regression model
fitrlinearFit linear regression model to high-dimensional data
predictPredict response of linear regression model
fitrkernelFit Gaussian kernel regression model using random feature expansion
lossRegression loss for Gaussian kernel regression model
predictPredict responses for Gaussian kernel regression model
resumeResume training of Gaussian kernel regression model
crossvalCross-validated support vector machine regression model
plotPartialDependenceCreate partial dependence plot (PDP) and individual conditional expectation (ICE) plots

클래스

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RegressionSVMSupport vector machine regression model
CompactRegressionSVMCompact support vector machine regression model
RegressionLinearLinear regression model for high-dimensional data
RegressionPartitionedLinearCross-validated linear regression model for high-dimensional data
RegressionKernelGaussian kernel regression model using random feature expansion
RegressionPartitionedKernelCross-validated kernel model for regression

도움말 항목

서포트 벡터 머신 회귀 이해하기

선형 SVM 회귀 문제와 비선형 SVM 회귀 문제의 수학적 정식화, 그리고 솔버 알고리즘에 대해 알아봅니다.