Обобщенная аддитивная модель

Поддающаяся толкованию модель, состоявшая из одномерных и двумерных функций формы для регрессии

Использование fitrgam подбирать обобщенную аддитивную модель для регрессии.

Обобщенная аддитивная модель (GAM) является поддающейся толкованию моделью, которая объясняет переменную отклика с помощью суммы одномерных и двумерных функций формы предикторов. fitrgam использует повышенное дерево в качестве функции формы для каждого предиктора и, опционально, каждой пары предикторов; поэтому, функция может получить нелинейное отношение между предиктором и переменной отклика. Поскольку вклады отдельных функций формы к предсказанию (значение отклика) хорошо разделяются, модель легко интерпретировать.

Объекты

RegressionGAMОбобщенная аддитивная модель (GAM) для регрессии
CompactRegressionGAMКомпактная обобщенная аддитивная модель (GAM) для регрессии
RegressionPartitionedGAMПерекрестная подтвержденная обобщенная аддитивная модель (GAM) для регрессии

Функции

развернуть все

fitrgamПодходящая обобщенная аддитивная модель (GAM) для регрессии
compactУменьшайте размер модели машинного обучения
crossvalПерекрестный подтвердите модель машинного обучения
addInteractionsДобавьте периоды взаимодействия в одномерную обобщенную аддитивную модель (GAM)
resumeВозобновите обучение обобщенной аддитивной модели (GAM)
limeЛокальные поддающиеся толкованию объяснения модели агностические (LIME)
partialDependenceВычислите частичную зависимость
plotLocalEffectsПостройте локальные эффекты условий в обобщенной аддитивной модели (GAM)
plotPartialDependenceСоздайте графики отдельного условного ожидания (ICE) и частичный график зависимости (PDP)
shapleyШепли оценивает
predictПредскажите ответы с помощью обобщенной аддитивной модели (GAM)
lossПотеря регрессии для обобщенной аддитивной модели (GAM)
resubPredictПредскажите ответы для обучающих данных с помощью обученной модели регрессии
resubLossПотеря регрессии перезамены
kfoldPredictПредскажите ответы для наблюдений в перекрестной подтвержденной модели регрессии
kfoldLossПотеря для перекрестной подтвержденной разделенной модели регрессии
kfoldfunПерекрестный подтвердите функцию для регрессии

Темы

Обучите обобщенную аддитивную модель регрессии

Обучите обобщенную аддитивную модель (GAM) оптимальными параметрами, оцените прогнозирующую эффективность и интерпретируйте обученную модель.

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте