Table of Contents
MATLAB یک پلت فرم محبوب برای توسعه مدل های یادگیری ماشین به دلیل جعبه ابزار گسترده و رابط کاربر پسند است.این مقاله یک مرور کلی از چگونگی استفاده از MATLAB برای پروژه های یادگیری ماشین، از آماده سازی داده تا استقرار مدل فراهم می کند.
شروع کار با MATLAB
برای شروع، اطمینان حاصل کنید که MATLAB همراه با آمار و ابزار یادگیری ماشین نصب شده است.این ابزارها توابع و برنامه های لازم برای تجزیه و تحلیل داده ها، آموزش مدل و ارزیابی را فراهم می کند.
آماده سازی داده ها
آماده سازی داده ها شامل تمیز کردن، عادی سازی و تقسیم داده ها به مجموعه های آموزشی و تست است. MATLAB توابعی مانند قابل خواندن برای واردات داده و غیر عادی سازی برای ویژگی های مقیاس.
آموزش ماشین آلات یادگیری ماشین
MATLAB چندین الگوریتم برای طبقه بندی، رگرسیون و خوشه بندی توابع مانند fitctree برای درختان تصمیم گیری یا fitcsvm برای ماشین های پشتیبان ارائه می دهد.
مدل های ارزیابی و استقرار
عملکرد مدل را می توان با استفاده از معیارهایی مانند دقت، دقت و یادآوری (FLT:0predict ارزیابی کرد، سپس عملکرد مدل ها را در داده های تست ارزیابی می کند، مدل ها می توانند برای استقرار با استفاده از MATLAB Compiler یا یکپارچه به سایر برنامه ها صادر شوند.