Предскажите ответ обобщенной модели линейной регрессии
ypred = predict(mdl,Xnew)
[ypred,yci]
= predict(mdl,Xnew)
[ypred,yci]
= predict(mdl,Xnew,Name,Value)
возвращается предсказанный ответ ypred
= predict(mdl
,Xnew
)mdl
обобщил модель линейной регрессии к точкам в Xnew
.
[
возвращает доверительные интервалы для истинных средних ответов.ypred
,yci
]
= predict(mdl
,Xnew
)
[
предсказывает ответы с дополнительными опциями, заданными одним или несколькими аргументами пары ypred
,yci
]
= predict(mdl
,Xnew
,Name,Value
)Name,Value
.
|
Обобщенная линейная модель, заданная как полный объект |
|
Точки, в которых
|
Укажите необязательные аргументы в виде пар ""имя, значение"", разделенных запятыми.
Имя (Name) — это имя аргумента, а значение (Value) — соответствующее значение.
Name
должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.
|
Положительная скалярная величина от Значение по умолчанию: |
|
Значение биномиального параметра n для каждой строки в данных тренировки. Значение по умолчанию: |
|
Значение смещения для каждой строки в
Значение по умолчанию: |
|
Логическое значение, задающее, являются ли доверительные границы для всех значений предиктора одновременно ( Для получения дополнительной информации смотрите По умолчанию: false |
|
Вектор предсказанных средних значений в |
|
Доверительные интервалы, матрица 2D столбца с каждой строкой, обеспечивающей один интервал. Значение доверительного интервала зависит от настроек пар "имя-значение". |
feval
возвращает те же прогнозы, но использует отдельные входные массивы для каждого предиктора вместо одного входного массива, содержащего все предикторы.
random
возвращает прогнозы с добавленным шумом.
CompactGeneralizedLinearModel
| GeneralizedLinearModel
| fitglm
| random