MATLAB保存分类器分类模型并进行测试

最近在做机器学习，发现很多实用MATLAB中的分类器进行分类的大多为交叉验证，不存在保存模型问题，因此在这里记录一下。

以随机森林为例：

1. 训练代码：

    其中classifer即为我们训练好的模型，我们可以选择在验证集上表现好的模型进行保存，加断点我们可以看到，classifer为1×1TreeBagger类型。

nTree = 10;
classifer = TreeBagger(nTree,train_datas,train_labels');

2. 保存代码：

    我们将classifer保存为mat类型的文件。

save('model_save.mat','classifer');

3. 加载模型并测试：

    加载模型时，即加载mat文件，此时model的类型为struct，即一个结构体，结构体内包含的文件名为classifer，文件为1×1TreeBagger类型文件，即上述训练好的模型。然后读取model内以classifer为文件名的文件，此时classifer即为读取后的模型，类型为1×1TreeBagger，接下来的使用方法与训练时相同。

model = load('model_save.mat');
classifer = model.classifer;