mdl = fitrsvm(X, y)
yfit = predict(mdl, Xnew)
| Paramètre | Description |
|---|---|
| X | matrice numerique : les lignes sont les observations et les colonnes sont les predicteurs. |
| y | vecteur numerique : reponses, une valeur pour chaque ligne de X. |
| Name, Value | arguments nom-valeur optionnels acceptes par la fonction d'ajustement correspondante. |
| Paramètre | Description |
|---|---|
| mdl | objet modele de regression renvoye par la fonction d'ajustement. |
| yfit | reponses predites pour de nouvelles observations. |
RegressionSVM stocke un modele de regression a vecteurs de support, notamment les vecteurs support, les informations de noyau et les donnees de reponse.
Creez cet objet avec fitrsvm. Utilisez predict pour estimer les reponses de nouvelles observations.
X = [1 1; 2 1; 3 2; 4 3; 5 3; 6 4];
y = 1 + 2 * X(:,1) - X(:,2);
mdl = fitrsvm(X, y, 'KernelFunction', 'linear');
yfit = predict(mdl, [7 4; 8 5])| Version | Description |
|---|---|
| 2.0.0 | version initiale |