Pipeline di Machine Learning
Una pipeline combina e organizza le diverse fasi di un workflow di elaborazione dei dati. Per quanto riguarda il Machine Learning, queste fasi comprendono la preparazione dei dati, l'ingegneria delle feature e la loro selezione, la modellazione e la post-elaborazione. L'esecuzione di una pipeline comporta l'applicazione di ciascuna fase ai dati man mano che passano attraverso la pipeline. È possibile creare una pipeline dedicata esclusivamente alla pre-elaborazione dei dati o esclusivamente all'ingegneria delle feature. In alternativa, è possibile creare una pipeline di Machine Learning che comprenda più fasi: pre-elaborazione dei dati, ingegneria delle feature, classificazione o regressione e inferenza, tutte integrate in un unico processo.
Oggetti
LearningPipeline | Machine learning pipeline (Da R2026a) |
equalWidthBinnerComponent | Pipeline component for grouping data into equal-width bins (Da R2026a) |
frequencyEncoderComponent | Pipeline component for frequency encoding categorical variables (Da R2026a) |
kmeansEncoderComponent | Pipeline component for feature extraction using k-means clustering (Da R2026a) |
normalizerComponent | Pipeline component for normalizing data (Da R2026a) |
observationImputerComponent | Pipeline component for imputing missing values (Da R2026a) |
observationRemoverComponent | Pipeline component for removing observations (Da R2026a) |
oneHotEncoderComponent | Pipeline component for encoding categorical data into one-hot vectors (Da R2026a) |
outlierImputerComponent | Pipeline component for imputing outlier values (Da R2026a) |
outlierRemoverComponent | Pipeline component for removing outlier values (Da R2026a) |
pcaComponent | Pipeline component for principal component analysis (PCA) (Da R2026a) |
quantileBinnerComponent | Pipeline component for binning data based on quantiles (Da R2026a) |
ricaComponent | Pipeline component for feature extraction using reconstruction independent component analysis (RICA) (Da R2026a) |
sparseFilterComponent | Pipeline component for feature extraction using sparse filtering (Da R2026a) |
featureSelectionClassificationANOVAComponent | Pipeline component for performing feature selection using ANOVA algorithm (Da R2026a) |
featureSelectionClassificationChi2Component | Pipeline component for performing feature selection using chi-square tests (Da R2026a) |
featureSelectionClassificationKruskalWallisComponent | Pipeline component for performing feature selection using Kruskal-Wallis test (Da R2026a) |
featureSelectionClassificationMRMRComponent | Pipeline component for performing MRMR feature selection in classification workflow (Da R2026a) |
featureSelectionClassificationNCAComponent | Pipeline component for performing feature selection using neighborhood component analysis (NCA) for classification (Da R2026a) |
featureSelectionClassificationReliefFComponent | Pipeline component for performing feature selection using ReliefF algorithm (Da R2026a) |
featureSelectionRegressionFTestComponent | Pipeline component for performing feature selection using F-tests (Da R2026a) |
featureSelectionRegressionMRMRComponent | Pipeline component for performing MRMR feature selection in regression workflow (Da R2026a) |
featureSelectionRegressionNCAComponent | Pipeline component for performing feature selection using neighborhood component analysis (NCA) for regression (Da R2026a) |
featureSelectionRegressionReliefFComponent | Pipeline component for performing feature selection using RReliefF algorithm (Da R2026a) |
variableSelectorComponent | Pipeline component for manual variable selection (Da R2026a) |
Componenti di classificazione
classificationDiscriminantComponent | Pipeline component for discriminant analysis classification (Da R2026a) |
classificationECOCComponent | Pipeline component for multiclass classification using error-correcting output codes (ECOC) model (Da R2026a) |
classificationEnsembleComponent | Pipeline component for ensemble classification (Da R2026a) |
classificationGAMComponent | Pipeline component for binary classification using generalized additive model (GAM) (Da R2026a) |
classificationKernelComponent | Pipeline component for classification using Gaussian kernel with random feature expansion (Da R2026a) |
classificationKNNComponent | Pipeline component for classification using k-nearest neighbor model (Da R2026a) |
classificationLinearComponent | Pipeline component for binary classification of high-dimensional data using linear model (Da R2026a) |
classificationNaiveBayesComponent | Pipeline component for multiclass classification using naive Bayes model (Da R2026a) |
classificationNeuralNetworkComponent | Pipeline component for classification using neural network model (Da R2026a) |
classificationSVMComponent | Pipeline component for one-class and binary classification using SVM classifier (Da R2026a) |
classificationTreeComponent | Pipeline component for multiclass classification using binary decision trees (Da R2026a) |
Componenti di regressione
regressionEnsembleComponent | Pipeline component for regression using ensemble of learners (Da R2026a) |
regressionGAMComponent | Pipeline component for generalized additive model (GAM) for regression (Da R2026a) |
regressionGPComponent | Pipeline component for Gaussian process regression (GPR) (Da R2026a) |
regressionLinearComponent | Pipeline component for regression of high-dimensional data using a linear model (Da R2026a) |
regressionKernelComponent | Pipeline component for regression using Gaussian kernel model (Da R2026a) |
regressionNeuralNetworkComponent | Pipeline component for regression using neural network model (Da R2026a) |
regressionSVMComponent | Pipeline component for regression using a support vector machine (SVM) model (Da R2026a) |
regressionTreeComponent | Pipeline component for regression using binary decision trees (Da R2026a) |
functionComponent | Pipeline component for custom function (Da R2026a) |
Funzioni
Collegamento automatico
series | Connect components in series to create pipeline (Da R2026a) |
parallel | Connect components or pipelines in parallel to create pipeline (Da R2026a) |
insert | Insert component or pipeline into existing pipeline (Da R2026a) |
replace | Replace existing pipeline component with new component (Da R2026a) |
Collegamento manuale
add | Add new component or pipeline to existing pipeline (Da R2026a) |
remove | Remove existing components or pipelines from pipeline (Da R2026a) |
connect | Create connections between pipeline components (Da R2026a) |
disconnect | Remove connections between ports in pipeline (Da R2026a) |
Gerarchia
expand | Expand subpipelines in pipeline (Da R2026a) |
learn | Initialize and evaluate pipeline or component (Da R2026a) |
run | Execute pipeline or component for inference after learning (Da R2026a) |
prune | Remove unnecessary components and dependencies from pipeline (Da R2026a) |
reset | Reset pipeline or component (Da R2026a) |
crossvalidate | Cross-validate pipeline (Da R2026a) |
package | Create deployable archive or standalone application from pipeline (Da R2026a) |
Argomenti
- Machine Learning Pipeline Phases
Understand the learn and run pipeline phases for local and deployed execution.
Esempi in primo piano
Create Simple Classification Pipeline
Create, learn, and run a machine learning pipeline for SVM classification.
Tune Pipeline Hyperparameters Using Cross-Validation
Use cross-validation to select a pipeline parameter value.
MATLAB Command
You clicked a link that corresponds to this MATLAB command:
Run the command by entering it in the MATLAB Command Window. Web browsers do not support MATLAB commands.
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