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Aplicación de aprendizaje de clasificación

Capacite, valide y ajuste interactivamente modelos de clasificación

Elija entre varios algoritmos para entrenar y validar modelos de clasificación para problemas binarios o multiclase. Después de entrenar varios modelos, compare sus errores de validación en paralelo y, a continuación, elija el mejor modelo. Para ayudarle a decidir qué algoritmo utilizar, consulte.Modelos de clasificación de trenes en la aplicación clasificación aprendiz

Aplicaciones

El alumno de clasificaciónEntrenar modelos para clasificar los datos mediante el aprendizaje automático supervisado

Temas

Flujo de trabajo de clasificación

Modelos de clasificación de trenes en la aplicación clasificación aprendiz

Flujo de trabajo para formación, comparación y mejora de modelos de clasificación, incluida la formación automatizada, manual y paralela.

Seleccione datos y validación para problema de clasificación

Importe los datos en clasificación Learner desde el espacio de trabajo o los archivos, busque conjuntos de datos de ejemplo y elija Opciones de validación cruzada o de exclusión.

Elija Opciones de clasificador

En el aprendizaje de clasificación, entrenar automáticamente una selección de modelos, o comparar y ajustar las opciones en los árboles de decisión, análisis discriminante, máquinas de vectores de soporte, regresión logística, vecinos más cercanos y conjuntos.

Selección de características y transformación de características mediante la aplicación clasificación del alumno

Identifique predictores útiles utilizando trazados, seleccione manualmente las entidades que desea incluir y transforme las entidades utilizando PCA en el aprendizaje de clasificación.

Evalúe el rendimiento del clasificador en el alumno de clasificación

Compare las puntuaciones de precisión del modelo, visualice los resultados trazando predicciones de clases y compruebe el rendimiento por clase en la matriz de confusión.

Exportar trazados en la aplicación de aprendizaje de clasificación

Exporte y personalice trazados creados antes y después del entrenamiento.

Modelo de clasificación de exportación para predecir nuevos datos

Después de entrenar en aprendizaje de clasificación, exporte modelos al área de trabajo, genere código o genere código C para la predicción.MATLAB®

Ejemplos de clasificación

Entrenar árboles de decisión mediante la aplicación de clasificación aprendiz

Cree y compare árboles de clasificación y exporte modelos entrenados para realizar predicciones para nuevos datos.

Clasificadores de análisis discriminantes de trenes mediante la aplicación de clasificación aprendiz

Cree y compare clasificadores de análisis discriminantes y exporte modelos entrenados para realizar predicciones para nuevos datos.

Entrenar clasificadores de regresión logística mediante la aplicación de clasificación aprendiz

Cree y compare clasificadores de regresión logística y exporte modelos entrenados para realizar predicciones para nuevos datos.

Entrenar máquinas de vectores de soporte usando la aplicación de clasificación aprendiz

Cree y compare clasificadores de máquina de vectores de soporte (SVM) y exporte modelos entrenados para realizar predicciones para nuevos datos.

Entrenar clasificadores de vecinos más cercanos mediante la aplicación de clasificación aprendiz

Cree y compare los clasificadores de vecino más cercanos y exporte modelos entrenados para realizar predicciones para nuevos datos.

Clasificadores de conjuntos de trenes utilizando la aplicación clasificación aprendiz

Cree y compare clasificadores de conjuntos y exporte modelos entrenados para realizar predicciones para nuevos datos.

Entrenar clasificadores Naive Bayes utilizando la aplicación clasificación aprendiz

Cree y compare los clasificadores Bayes ingenuos y exporte modelos entrenados para realizar predicciones para nuevos datos.

Aplicación de generación de código y clasificación de aprendizaje

Entrenar un modelo de clasificación mediante la aplicación de clasificación de aprendizaje y generar código de C/C++ para la predicción.

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