Exponenta Banner

regression

Линейная регрессия

Синтаксис

[r,m,b] = regression(t,y)
[r,m,b] = regression(t,y,'one')

Описание

[r,m,b] = regression(t,y) берет эти аргументы,

t

Целевые данные о матрице или массиве ячеек в общей сложности с N матричные строки

y

Выходная матрица или данные о массиве ячеек, одного размера

и возвращает эти выходные параметры,

r

Значения регрессии для каждого N матричные строки

m

Наклон регрессии, подходящей для каждого N матричные строки

b

Смещение регрессии, подходящей для каждого N матричные строки

[r,m,b] = regression(t,y,'one') объединения все строки матрицы перед регрессированием, и возвращают одну скалярную регрессию, наклон и значения смещения.

Примеры

Подбирайте модель регрессии и постройте подходящие значения по сравнению с целями

Обучите сеть feedforward, затем вычислите и постройте регрессию между ее целями и выходные параметры.

[x,t] = simplefit_dataset;
net = feedforwardnet(20);
net = train(net,x,t);
y = net(x);
[r,m,b] = regression(t,y)
r = 1.0000

m = 1.0000

b = 1.0878e-04

plotregression(t,y)

Смотрите также

|

Представленный в R2010b

Документация Deep Learning Toolbox
Поддержка