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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.

고차원 데이터 세트에 대한 계산 시간을 단축하려면 fitrlinear를 사용하여 선형 SVM 모델과 같은 선형 회귀 모델을 효율적으로 훈련시키십시오.

앱

회귀 학습기머신러닝 지도 학습을 사용하여 데이터를 예측하도록 회귀 모델 훈련시키기

블록

RegressionSVM Predict서포트 벡터 머신(SVM) 회귀 모델을 사용하여 응답 변수 예측 (R2020b 이후)
RegressionLinear Predict선형 회귀 모델을 사용하여 응답 예측 (R2023a 이후)

함수

모두 확장

fitrsvm서포트 벡터 머신 회귀 모델 피팅
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
predictPredict responses for Gaussian kernel regression model
crossvalCross-validate machine learning model
limeLocal interpretable model-agnostic explanations (LIME) (R2020b 이후)
partialDependenceCompute partial dependence (R2020b 이후)
permutationImportancePredictor importance by permutation (R2024a 이후)
plotPartialDependenceCreate partial dependence plot (PDP) and individual conditional expectation (ICE) plots
shapleyShapley values (R2021a 이후)

객체

모두 확장

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

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