MATLAB因其广泛的工具箱和方便用户的界面,是开发机器学习模型的流行平台. 本条提供了从数据准备到模型部署等机器学习项目如何使用MATLAB的基本概况.

开始于 MATLAB

首先,确保您与统计和机器学习工具箱一起安装 MATLAB。这些工具提供了数据分析、模型培训和评估所需的功能和应用程序。

正在准备数据

数据准备涉及清理、正常化和将数据分解到培训和测试集。 MATLAB为数据导入提供了诸如读表等功能,并为缩放特性提供了的正常化。

培训机器学习模式

MATLAB 提供了分类,回归和集群的几种算法. 使用诸如 fitctree 等函数来决定树,或者 fitcsvm 来支持矢量机. 分类学习器应用为模型培训和比较提供了图形界面.

评价和部署模式

模型性能可以使用精确,精度,和回溯等度量来评估. MATLAB的预测函数有助于在测试数据上评价模型,一旦满足,模型可以使用MATLAB编译器输出用于部署,或者被整合到其他应用中.