Примите решение между различными алгоритмами обучить и подтвердить модели регрессии. После учебных многоуровневых моделей сравните их ошибки валидации бок о бок, и затем выберите лучшую модель. Чтобы помочь вам решить который алгоритм использовать, см. Модели Регрессии Train в Приложении Regression Learner.
| Regression Learner | Обучите модели регрессии предсказывать данные с помощью машинного обучения с учителем |
Обучите модели регрессии в приложении Regression Learner
Рабочий процесс для обучения, выдерживая сравнение и улучшая модели регрессии, включая автоматизированное, ручное, и параллельное обучение.
Выберите Data и Validation for Regression Problem
Импортируйте данные в Regression Learner из рабочей области или файлов, найдите наборы данных в качестве примера и выберите перекрестную проверку или опции валидации затяжки.
Выберите Regression Model Options
В Regression Learner автоматически обучите выбор моделей, или сравните и настройте опции моделей линейной регрессии, деревьев регрессии, поддержка векторные машины, Гауссовы модели регрессии процесса и ансамбли деревьев регрессии.
Покажите выбор и покажите преобразование Используя приложение Regression Learner
Идентифицируйте полезные предикторы с помощью графиков, вручную избранные функции, чтобы включать, и преобразовать функции с помощью PCA в Regression Learner.
Оцените производительность модели в Regression Learner
Сравните образцовую статистику и визуализируйте результаты.
Экспортируйте графики в приложении Regression Learner
Экспортируйте и настройте графики, созданные до и после обучения.
Экспортируйте модель регрессии, чтобы предсказать новые данные
После обучения В Regression Learner экспортируйте модели в рабочую область или сгенерируйте код MATLAB®.
Обучите деревья регрессии Используя приложение Regression Learner
Создайте и сравните деревья регрессии и экспортируйте обученные модели, чтобы сделать прогнозы для новых данных.
