Exponenta Banner

feval

Предскажите ответы модели линейной регрессии использование входа того для каждого предиктора

свернуть все на странице

Синтаксис

ypred = feval(mdl,Xnew1,Xnew2,...,Xnewn)

Описание

пример

ypred = feval(mdl,Xnew1,Xnew2,...,Xnewn) возвращает предсказанный ответ mdl к новым входным предикторам [Xnew1,Xnew2,...,Xnewn].

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Соответствуйте модели пробега к набору данных carsmall, включая Year категориальный предиктор. Наложите кривые по экспериментальным точкам на график рассеивания данных.

Загрузите набор данных и соответствуйте модели. 

load carsmall
tbl = table(MPG,Weight);
tbl.Year = categorical(Model_Year);
mdl = fitlm(tbl,'MPG ~ Year + Weight^2');

Создайте график рассеивания MPG по сравнению с Weight, сгруппированным Year. 

gscatter(tbl.Weight,tbl.MPG,tbl.Year);

Постройте кривые образцовых прогнозов в течение различных лет и весов при помощи feval.

w = linspace(min(tbl.Weight),max(tbl.Weight))';
line(w,feval(mdl,w,'70'),'Color','r')
line(w,feval(mdl,w,'76'),'Color','g')
line(w,feval(mdl,w,'82'),'Color','b')

Входные параметры

свернуть все

Объект модели линейной регрессии, заданный как объект LinearModel, созданный при помощи fitlm или stepwiselm или объекта CompactLinearModel, создается при помощи compact.

Новые значения предиктора, заданные как вектор, матрица, таблица или массив набора данных.

  • Если вы передаете несколько входных параметров Xnew1,Xnew2,...,Xnewn, и каждый включает наблюдения для одной переменной прогноза, то каждый вход должен быть вектором. Каждый вектор должен иметь тот же размер. Если вы задаете переменную прогноза как скаляр, то feval расширяет скалярный аргумент в постоянный вектор, одного размера в качестве других аргументов.

  • Если вы передаете один вход Xnew1, то Xnew1 должен быть таблицей, массивом набора данных или матрицей.

    • Если Xnew1 является таблицей или массивом набора данных, он должен содержать предикторы, которые имеют те же имена предиктора как в свойстве PredictorNames mdl.

    • Если Xnew1 является матрицей, он должен иметь то же количество переменных (столбцы) в том же порядке, как вход предиктора раньше создавал mdl. Обратите внимание на то, что Xnew1 должен также содержать любые переменные прогноза, которые не используются в качестве предикторов в подобранной модели. Кроме того, все переменные, используемые в создании mdl, должны быть числовыми или логическими. Чтобы обработать числовые предикторы как категориальные, идентифицируйте предикторы с помощью аргумента пары "имя-значение" 'CategoricalVars', когда вы создадите mdl.

Типы данных: single | double | table

Выходные аргументы

свернуть все

Предсказанные средние значения в Xnew1,Xnew2,...,Xnewn, возвращенном как числовой вектор.

Советы

  • Объект LinearModel является, математически, функцией, которая оценивает отношение между ответом и предикторами. Функция feval включает объекту вести себя как функция в MATLAB®. Можно передать feval другой функции, которая принимает входной параметр функции, такой как fminsearch и integral. Кроме того, feval может быть более прост использовать с моделью, созданной из массива набора данных или таблицы. Когда у вас есть новые данные о предикторе, можно передать их feval, не составляя таблицу или матрицу.

Альтернативная функциональность

  • predict дает те же прогнозы как feval при помощи одного входного параметра с одним наблюдением в каждой строке, а не нескольких входных параметров с одним входом для каждой переменной прогноза. predict также дает доверительные интервалы на своих прогнозах.

  • random предсказывает ответы с добавленным шумом.

Смотрите также

| | |

Темы

Представленный в R2012a

Документация Statistics and Machine Learning Toolbox
Поддержка