MATLAB机器学习后如何自动识别

MATLAB是一种强大的数学软件，常用于科学计算、数据分析和机器学习。在完成机器学习模型训练后，若你想让模型自动识别新的数据，通常需要经过以下几个步骤：

1. **数据预处理**：确保输入数据适合模型预测，这可能包括数据清洗、特征缩放、归一化等。

2. **加载模型**：如果你之前已经使用`fit`, `trainNetwork`, `fitcensemble`或其他函数训练了模型，比如支持向量机（SVM）、神经网络或者决策树，记得保存好模型文件或结构。

3. **模型评估**：使用测试集验证模型性能，如准确率、精确度、召回率等，以判断模型是否可以信赖。

4. **预测阶段**：通过`predict`函数对新数据应用训练好的模型，输入新样本数据，得到预测结果。

5. **结果解释**：分析模型返回的结果，了解它对应的实际意义，可能是分类标签或连续值。

示例代码可能如下：

% 加载模型
load('myModel.mat'); % 假设你有一个名为'myModel'的模型文件

% 新的数据样例
newData = ...; % 输入新数据

% 预测
predictions = predict(myModel, newData);

% 打印预测结果
disp(predictions);