feval

Класс: NonLinearModel

Оцените нелинейное предсказание модели регрессии

Синтаксис

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

Описание

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

Входные параметры

mdl

Нелинейная модель регрессии, созданная fitnlm.

Xnew1,Xnew2,...,Xnewn

Компоненты предиктора. Xnewi может быть один из:

  • Скаляр

  • Вектор

  • Массив

Каждый нескалярный компонент должен иметь тот же размер (число элементов в каждой размерности).

Если вы передаете всего один Xnew массив, Xnew может быть таблица, массив набора данных или массив типа double, где каждый столбец массива представляет один предиктор.

Выходные аргументы

ypred

Предсказанные средние значения в Xnew. ypred одного размера с каждым компонентом Xnew.

Примеры

развернуть все

Создайте нелинейную модель для автоматического пробега на основе carbig данные. Предскажите пробег среднего автомобиля.

Загрузите данные и создайте нелинейную модель.

load carbig
tbl = table(Horsepower,Weight,MPG);
modelfun = @(b,x)b(1) + b(2)*x(:,1).^b(3) + ...
    b(4)*x(:,2).^b(5);
beta0 = [-50 500 -1 500 -1];
mdl = fitnlm(tbl,modelfun,beta0);

Найдите предсказанный пробег среднего автомобиля. Данные содержат некоторое отсутствие (NaN) наблюдения, поэтому вычислите среднее значение с помощью mean с 'omitnan' опция.

Xnew = mean([Horsepower Weight],'omitnan');
MPGnew = feval(mdl,Xnew)
MPGnew = 21.8073

Альтернативы

predict дает те же предсказания, но использует один входной массив с одним наблюдением в каждой строке, а не одним компонентом в каждом входном параметре. predict также дает доверительные интервалы на его предсказаниях.

random предсказывает с добавленным шумом.

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте