Проследите график подгонки лассо
lassoPlot(B)
lassoPlot(B,FitInfo)
lassoPlot(B,FitInfo,Name,Value)
[ax,figh]
= lassoPlot(___)
lassoPlot( создает график трассировки значений в B)B против L 1 норма B.
lassoPlot( создает график с типом в зависимости от типа данных B,FitInfo)FitInfo и значение, если таковые имеются, PlotType пара "имя-значение".
lassoPlot( создает график с дополнительными опциями, заданными одним или несколькими B,FitInfo,Name,Value)Name,Value парные аргументы.
[, для любого предыдущего входного синтаксиса, возвращает указатель ax,figh]
= lassoPlot(___)ax к оси графика и указателю figh к окну рисунка.
|
Коэффициенты последовательности подгонок регрессии, как возвращено в |
|
Информация, управляющая графиком: |
Задайте дополнительные разделенные запятой пары Name,Value аргументы. Name имя аргумента и 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.
|
Ось, на которой можно построить график. Значение по умолчанию: Newplot | ||||||||
|
Постройте тип, когда вы зададите
Если вы включаете перекрестный подтвержденный
Чтобы отобразить метку для каждого графика в легенде фигуры, введите Значение по умолчанию: | ||||||||
|
Массив строк или массив ячеек из символьных векторов, чтобы пометить каждый коэффициент
Для примера см. График Лассо с Типом Графика По умолчанию. Значение по умолчанию: | ||||||||
|
Значение по умолчанию: |
|
Обработайте к оси графика (см. Внешний вид осей (MATLAB)). |
|
Обработайте к окну рисунка (см. Идентификаторы Специального объекта (MATLAB)). |
Загрузите выборочные данные
load acetyleneПодготовьте матрицу проекта к подгонке лассо со взаимодействиями.
X = [x1 x2 x3]; D = x2fx(X,'interaction'); D(:,1) = []; % No constant term
x2fx функция возвращает квадратичную модель в порядке постоянного термина, линейных членов и периоды взаимодействия: постоянный термин, x1x2 , x3x1, x2 , x1.*x3, и x2.*x3
Подбирайте упорядоченную модель данных с помощью lasso.
B = lasso(D,y);
Постройте подгонки лассо с помеченными коэффициентами при помощи PredictorNames пара "имя-значение".
lassoPlot(B,'PredictorNames',{'x1','x2','x3','x1.*x2','x1.*x3','x2.*x3'}); legend('show','Location','NorthWest') % Show legend
Каждая линия представляет трассировку значений в B для одного переменного предиктора: x1x2 , x3x1, x2 , x1.*x3, и x2.*x3.
Отобразите всплывающую подсказку для графика трассировки. Всплывающая подсказка появляется, когда вы наводите на всплывающую подсказку.
Всплывающая подсказка отображает эти линии информации: имя выбранного коэффициента с подходящим значением, нормой L1 набора коэффициентов включая выбранный коэффициент и индексом соответствующего Lambda.
Загрузите выборочные данные.
load acetyleneПодготовьте данные к подгонке лассо со взаимодействиями.
X = [x1 x2 x3]; D = x2fx(X,'interaction'); D(:,1) = []; % No constant term
Подбирайте упорядоченную модель данных с lasso.
[B,FitInfo] = lasso(D,y);
Постройте подгонки с Lambda постройте тип и логарифмическое масштабирование.
lassoPlot(B,FitInfo,'PlotType','Lambda','XScale','log');
Визуально исследуйте перекрестную подтвержденную ошибку различных уровней регуляризации.
Загрузите выборочные данные.
load acetyleneСоздайте матрицу проекта со взаимодействиями и никаким постоянным термином.
X = [x1 x2 x3]; D = x2fx(X,'interaction'); D(:,1) = []; % No constant term
Создайте подгонку лассо использование 10-кратной перекрестной проверки. Включайте FitInfo выведите так, можно построить результат.
rng default % For reproducibility [B,FitInfo] = lasso(D,y,'CV',10);
Постройте перекрестные подтвержденные подгонки.
lassoPlot(B,FitInfo,'PlotType','CV'); legend('show') % Show legend
Зеленая круговая и пунктирная линия определяет местоположение Lambda с минимальной ошибкой перекрестной проверки. Синяя круговая и пунктирная линия определяет местоположение точки с минимальной ошибкой перекрестной проверки плюс одно стандартное отклонение.