MATLABのtrain関数の使い方

MATLABでは、train関数は機械学習モデルのトレーニングに使用されます。 サポートベクターマシン、ニューラルネットワーク、ナイーブベイズなどのさまざまなタイプのモデルをトレーニングするために使用できます。 train関数の構文は次のとおりです。

モデル = training(訓練データ, 訓練ラベル)

TrainData は訓練データ、TrainLabels は対応するラベルを指します。返される model は訓練されたモデルです。

具体的な使用方法が決定されるのは、トレーニングするモデルのタイプによってです。以下では、サポートベクターマシンのモデルのトレーニングを例に、train関数の使用方法を解説します。

1. トレーニングデータとラベルを作成します。トレーニングデータは行列で、各行はサンプル、各列は特徴を表します。ラベルはベクトルで、各サンプルのクラス情報を格納します。
2. svmtrain 関数を使用して、サポートベクターマシンモデルオブジェクトを作成します。

svmModel = svmtrain(TrainData, TrainLabels);

1. train関数を使用してモデルを学習させます。学習データとラベルをtrain関数の入力として与え、返されたモデルを変数に保存します。以下に例を示します。

model = TrainDataとTrainLabelsを使って学習します。

1. 学習済みモデルによる予測を実行します。predict 関数を使用して、新しいデータへの予測を行うことができます。以下に例を示します。

TestData = [1, 2, 3, 4]; % 新しいテストサンプルがあると想定

predictLabel = predict(model, TestData)

注意: これはサポートベクターマシン モデルの例にすぎません。他のモデルを使用する方法は異なる場合があります。具体的な使用方法は、対応するモデルのドキュメントや MATLAB のヘルプ ドキュメントを参照してください。