Класс: RegressionGP
Перекрестный подтвердите Гауссову модель регрессии процесса
cvMdl = crossval(gprMdl)
cvmdl = crossval(gprMdl,Name,Value)
возвращает разделенную модель, cvMdl
= crossval(gprMdl
)cvMdl
, созданный из модели Gaussian process regression (GPR), gprMdl
, использование 10-кратной перекрестной проверки.
cvmdl
RegressionPartitionedModel
объект и gprMdl
RegressionGP
(полный) объект.
возвращает разделенную модель, cvmdl
= crossval(gprMdl
,Name,Value
)cvmdl
, с дополнительными опциями, заданными одним или несколькими Name,Value
парные аргументы. Например, можно задать количество сгибов или часть данных, чтобы использовать для тестирования.
Можно только использовать один из аргументов пары "имя-значение" за один раз.
Вы не можете вычислить интервалы предсказания для перекрестной подтвержденной модели.
В качестве альтернативы можно обучить перекрестную подтвержденную модель с помощью связанных аргументов пары "имя-значение" в fitrgp
.
Если вы предоставляете пользовательский 'ActiveSet'
в вызове fitrgp
, затем вы не можете пересечься, подтверждают модель GPR.
[1] Харрисон, D. и D.L., Рубинфельд. "Гедонистические цены и спрос на чистый воздух". J. Окружить. Экономика & управление. Vol.5, 1978, стр 81-102.
[2] Уорик J. N. Т. Л. Селлерс, С. Р. Тэлбот, А. Дж. Которн и В. Б. Форд. "Биология Населения Морского ушка (_Haliotis_ разновидности) на Тасмании. I. Морское ушко Blacklip (_H. rubra _) от Северного Побережья и Островов Пролива Басса". Морское Деление Рыболовства, Технический отчет № 48 (ISSN 1034-3288), 1994.
[3] С. Во. "Расширяя и тестируя Каскадной Корреляции в сравнении с эталоном", диссертация. Кафедра информатики, университет Тасмании, 1995.
[4] Личмен, M. Репозиторий Машинного обучения UCI, Ирвин, CA: Калифорнийский университет, Школа Информатики и вычислительной техники, 2013. http://archive.ics.uci.edu/ml.
fitrgp
| kfoldLoss
| kfoldPredict
| RegressionGP
| RegressionPartitionedModel