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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 학습기Train regression models to predict data using supervised machine learning

블록

RegressionSVM PredictPredict responses using support vector machine (SVM) regression model

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
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
partialDependenceCompute partial dependence
plotPartialDependenceCreate partial dependence plot (PDP) and individual conditional expectation (ICE) plots

클래스

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

도움말 항목

Predict Responses Using RegressionSVM Predict Block

This example shows how to train a support vector machine (SVM) regression model using the Regression Learner app, and then use the RegressionSVM Predict block for response prediction in Simulink®.

서포트 벡터 머신 회귀 이해하기

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

Statistics and Machine Learning Toolbox 문서

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