График срезов через подходящую обобщенную поверхность линейной регрессии
plotSlice(mdl)
h = plotSlice(mdl)
plotSlice( создает новую фигуру, содержащую ряд графиков, каждый представляющий срез через поверхность регрессии, предсказанную mdl)mdl. Для каждого графика поверхностный срез показывается функцией одной переменной прогноза с другими переменными прогноза, сохраненными постоянными.
h = plotSlice(mdl)
|
Обобщенная линейная модель, заданная как полный объект |
|
Вектор указателей на строки или закрашенных фигур в графике. |
Создайте график среза обобщенной линейной модели Пуассона.
Сгенерируйте искусственные данные для модели с помощью случайных чисел Пуассона с двумя базовыми предикторами X(1) и X(2).
rng('default') % for reproducibility rndvars = randn(100,2); X = [2+rndvars(:,1),rndvars(:,2)]; mu = exp(1 + X*[1;2]); y = poissrnd(mu);
Создайте обобщенную модель линейной регрессии данных Пуассона.
mdl = fitglm(X,y,'y ~ x1 + x2','Distribution','poisson');
Создайте график среза.
plotSlice(mdl)
Перетащите строку прогноза x1 направо и просмотрите изменения в прогнозе и кривой отклика для предиктора x2.
Если существует больше чем восемь предикторов, plotSlice выбирает первые пять для графического вывода. Используйте меню Predictors, чтобы управлять, какие предикторы построены.
Меню Bounds позволяет вам выбрать между одновременными или неодновременными границами, и между границами на функции или границами на новом наблюдении.
