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 학습기 | 머신러닝 지도 학습을 사용하여 데이터를 예측하도록 회귀 모델 훈련시키기 |
블록
| RegressionSVM Predict | 서포트 벡터 머신(SVM) 회귀 모델을 사용하여 응답 변수 예측 |
| RegressionLinear Predict | 선형 회귀 모델을 사용하여 응답 예측 (R2023a 이후) |
| RegressionKernel Predict | Predict responses using Gaussian kernel regression model (R2024b 이후) |
| IncrementalRegressionLinear Predict | Predict responses using incremental linear regression model (R2023b 이후) |
| IncrementalRegressionLinear Fit | Fit incremental linear regression model (R2023b 이후) |
| IncrementalRegressionKernel Fit | Fit incremental kernel regression model (R2024b 이후) |
| IncrementalRegressionKernel Predict | Predict responses using incremental kernel regression model (R2024b 이후) |
| Update Metrics | Update performance metrics in incremental learning model given new data (R2023b 이후) |
| Detect Drift | Update drift detector states and drift status with new data (R2024b 이후) |
함수
객체
도움말 항목
- 서포트 벡터 머신 회귀 이해하기
선형 SVM 회귀 문제와 비선형 SVM 회귀 문제의 수학적 정식화, 그리고 솔버 알고리즘에 대해 알아봅니다.
- Predict Responses Using RegressionSVM Predict Block
Train a support vector machine (SVM) regression model using the Regression Learner app, and then use the RegressionSVM Predict block for response prediction.
- Predict Responses Using RegressionLinear Predict Block
This example shows how to use the RegressionLinear Predict block for response prediction in Simulink®. (R2023a 이후)