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Pipelines de Machine Learning

R2026a
Exécuter et déployer des workflows de Machine Learning de bout en bout sous forme de pipelines

Un pipeline associe et organise plusieurs étapes d’un workflow de traitement de données. Pour le Machine Learning, ces étapes sont la préparation des données, l’ingénierie et la sélection de caractéristiques, la modélisation et le post-traitement. L’exécution d’un pipeline applique chaque étape aux données qui le traversent. Vous pouvez construire un pipeline exclusivement dédié au prétraitement des données ou à l’ingénierie des caractéristiques. Vous pouvez également créer un pipeline de Machine Learning comprenant plusieurs étapes pour le prétraitement des données, l’ingénierie des caractéristiques, la classification ou la régression ainsi que l’inférence.

Objets

développer tout

LearningPipelineMachine learning pipeline (depuis R2026a)
equalWidthBinnerComponentPipeline component for grouping data into equal-width bins (depuis R2026a)
frequencyEncoderComponentPipeline component for frequency encoding categorical variables (depuis R2026a)
kmeansEncoderComponentPipeline component for feature extraction using k-means clustering (depuis R2026a)
normalizerComponentPipeline component for normalizing data (depuis R2026a)
observationImputerComponentPipeline component for imputing missing values (depuis R2026a)
observationRemoverComponentPipeline component for removing observations (depuis R2026a)
oneHotEncoderComponentPipeline component for encoding categorical data into one-hot vectors (depuis R2026a)
outlierImputerComponentPipeline component for imputing outlier values (depuis R2026a)
outlierRemoverComponentPipeline component for removing outlier values (depuis R2026a)
pcaComponentPipeline component for principal component analysis (PCA) (depuis R2026a)
quantileBinnerComponentPipeline component for binning data based on quantiles (depuis R2026a)
ricaComponentPipeline component for feature extraction using reconstruction independent component analysis (RICA) (depuis R2026a)
sparseFilterComponentPipeline component for feature extraction using sparse filtering (depuis R2026a)
featureSelectionClassificationANOVAComponentPipeline component for performing feature selection using ANOVA algorithm (depuis R2026a)
featureSelectionClassificationChi2ComponentPipeline component for performing feature selection using chi-square tests (depuis R2026a)
featureSelectionClassificationKruskalWallisComponentPipeline component for performing feature selection using Kruskal-Wallis test (depuis R2026a)
featureSelectionClassificationMRMRComponentPipeline component for performing MRMR feature selection in classification workflow (depuis R2026a)
featureSelectionClassificationNCAComponentPipeline component for performing feature selection using neighborhood component analysis (NCA) for classification (depuis R2026a)
featureSelectionClassificationReliefFComponentPipeline component for performing feature selection using ReliefF algorithm (depuis R2026a)
featureSelectionRegressionFTestComponentPipeline component for performing feature selection using F-tests (depuis R2026a)
featureSelectionRegressionMRMRComponentPipeline component for performing MRMR feature selection in regression workflow (depuis R2026a)
featureSelectionRegressionNCAComponentPipeline component for performing feature selection using neighborhood component analysis (NCA) for regression (depuis R2026a)
featureSelectionRegressionReliefFComponentPipeline component for performing feature selection using RReliefF algorithm (depuis R2026a)
variableSelectorComponentPipeline component for manual variable selection (depuis R2026a)

Composants de classification

classificationDiscriminantComponentPipeline component for discriminant analysis classification (depuis R2026a)
classificationECOCComponentPipeline component for multiclass classification using error-correcting output codes (ECOC) model (depuis R2026a)
classificationEnsembleComponentPipeline component for ensemble classification (depuis R2026a)
classificationGAMComponentPipeline component for binary classification using generalized additive model (GAM) (depuis R2026a)
classificationKernelComponentPipeline component for classification using Gaussian kernel with random feature expansion (depuis R2026a)
classificationKNNComponentPipeline component for classification using k-nearest neighbor model (depuis R2026a)
classificationLinearComponentPipeline component for binary classification of high-dimensional data using linear model (depuis R2026a)
classificationNaiveBayesComponentPipeline component for multiclass classification using naive Bayes model (depuis R2026a)
classificationNeuralNetworkComponentPipeline component for classification using neural network model (depuis R2026a)
classificationSVMComponentPipeline component for one-class and binary classification using SVM classifier (depuis R2026a)
classificationTreeComponentPipeline component for multiclass classification using binary decision trees (depuis R2026a)

Composants de régression

regressionEnsembleComponentPipeline component for regression using ensemble of learners (depuis R2026a)
regressionGAMComponentPipeline component for generalized additive model (GAM) for regression (depuis R2026a)
regressionGPComponentPipeline component for Gaussian process regression (GPR) (depuis R2026a)
regressionLinearComponentPipeline component for regression of high-dimensional data using a linear model (depuis R2026a)
regressionKernelComponentPipeline component for regression using Gaussian kernel model (depuis R2026a)
regressionNeuralNetworkComponentPipeline component for regression using neural network model (depuis R2026a)
regressionSVMComponentPipeline component for regression using a support vector machine (SVM) model (depuis R2026a)
regressionTreeComponentPipeline component for regression using binary decision trees (depuis R2026a)
functionComponentPipeline component for custom function (depuis R2026a)

Fonctions

développer tout

Connexion automatique

seriesConnect components in series to create pipeline (depuis R2026a)
parallelConnect components or pipelines in parallel to create pipeline (depuis R2026a)
insertInsert component or pipeline into existing pipeline (depuis R2026a)
replaceReplace existing pipeline component with new component (depuis R2026a)

Connexion manuelle

addAdd new component or pipeline to existing pipeline (depuis R2026a)
removeRemove existing components or pipelines from pipeline (depuis R2026a)
connectCreate connections between pipeline components (depuis R2026a)
disconnectRemove connections between ports in pipeline (depuis R2026a)

Hiérarchie

expandExpand subpipelines in pipeline (depuis R2026a)
learnInitialize and evaluate pipeline or component (depuis R2026a)
runExecute pipeline or component for inference after learning (depuis R2026a)
pruneRemove unnecessary components and dependencies from pipeline (depuis R2026a)
resetReset pipeline or component (depuis R2026a)
crossvalidateCross-validate pipeline (depuis R2026a)
viewView diagram of pipeline inputs, outputs, components, and connections (depuis R2026a)
describeDisplay summary of pipeline components (depuis R2026a)
packageCreate deployable archive or standalone application from pipeline (depuis R2026a)

Rubriques

Sélection d՚exemples

Create Simple Classification Pipeline

Create Simple Classification Pipeline

Create, learn, and run a machine learning pipeline for SVM classification.

Tune Pipeline Hyperparameters Using Cross-Validation

Tune Pipeline Hyperparameters Using Cross-Validation

Use cross-validation to select a pipeline parameter value.