SVMで学習した変数を.matに格納して別のPCに移したい

Question

Toshi 2019-5-11

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https://ww2.mathworks.cn/matlabcentral/answers/461468-svm-mat-pc

回答： Kenta 2019-5-22

采纳的回答： Kenta

分類学習器アプリのSVM（線形）を使用して得た学習データ（Classificationデータ）を用いて、

別のPCにあるSimulinkの関数に使用したいと考えています。

そのため、Classification内の変数データを.matに出力して、USBで格納し、

他のPCに入れて展開しSimulinkで使用したいと考えています。

SVMを使用したPCは、MALAB&Simulink 2019です。

どのようにすれば、Classification内の変数データを.matに出力して取り出せるでしょうか。

ご指南頂けますと幸いです。

何卒よろしくお願い申し上げます。

2 个评论
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Kenta 2019-5-11

一点お尋ねしたいのですが、ここでいう、「得た学習データ（classificationデータ）」とは、推論をして得られたデータのことで正しいですか？

それならば、得られた分類器をコードとしてインポートして、通常のコードと同様にコマンドウィンドウのほうで走らせると予測結果を.matファイルとして保存できると思います。その場合、繰り返し、かつ手軽に、予測ラベルを取り出せるので便利かと思いました。

Toshi 2019-5-17

お返事ありがとうございます。

「分類学習器」の「モデルのエクスポート」から、

「trainedmodel」を作成し、その中の「ClassificationSVM」の中身を指しています。

仰っているやり方は、「モデルのエクスポート」からの「コード生成」で合っておりますでしょうか？

恐れ入りますが、その場合の具体的な操作について、

ご教示頂けますと幸いです。

何卒よろしくお願い申し上げます。

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Kenta 2019-5-22

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https://ww2.mathworks.cn/matlabcentral/answers/461468-svm-mat-pc#answer_376094

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返信が遅くなり、申し訳ありません。

load fisheriris
inds = ~strcmp(species,'setosa');
X = meas(inds,3:4);
y = species(inds);
ylabel=[ones(50,1);ones(50,1)+1];
data=[X,ylabel];
%% 推論を行う場合
yfit=trainedModel.predictFcn(X); 
% 精度の計算（実際は新たなデータで行う）
accuracy=nnz(yfit==ylabel)/numel(yfit)
% svmのパラメータを知りたい場合は、ワークスペースのtrainedModelをクリック、さらにClassificationSVMをクリックすると各パラメータを確認可能