Предскажите ответы модели линейной регрессии использование входа того для каждого предиктора
ypred = feval(mdl,Xnew1,Xnew2,...,Xnewn)mdl к новым входным предикторам [Xnew1,Xnew2,...,Xnewn].
Подбирайте модель пробега к carsmall набор данных, включая Year категориальный предиктор. Наложите кривые по экспериментальным точкам на график рассеивания данных.
Загрузите набор данных и подбирайте модель.
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, сгруппированный Year.
gscatter(tbl.Weight,tbl.MPG,tbl.Year);
Постройте кривые прогнозов модели 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')
LinearModel объект является, математически, функцией, которая оценивает отношение между ответом и предикторами. feval функция включает объекту вести себя как функция в MATLAB®. Можно передать feval к другой функции, которая принимает входной параметр функции, такой как fminsearch и integral. Кроме того, feval может быть более просто 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.
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 каждого переменного предиктора. predict также дает доверительные интервалы на его прогнозах.
random предсказывает ответы с добавленным шумом.
