Exponenta Banner
exponenta event banner

feval

Прогнозировать ответы обобщенной модели линейной регрессии с использованием одного входного сигнала для каждого предиктора

свернуть все на странице

Синтаксис

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

Описание

пример

ypred = feval(mdl,Xnew1,Xnew2,...,Xnewn) возвращает прогнозируемый отклик mdl к новым входным предикторам Xnew1,Xnew2,...,Xnewn.

Примеры

свернуть все

Открыть сценарий в реальном времени

Создайте обобщенную модель линейной регрессии и постройте график ее откликов на диапазон входных данных.

Создание выборочных данных с использованием случайных чисел Пуассона с двумя основными предикторами X(:,1) и X(:,2). 

rng('default') % For reproducibility
rndvars = randn(100,2);
X = [2 + rndvars(:,1),rndvars(:,2)];
mu = exp(1 + X*[1;2]);
y = poissrnd(mu);

Создайте обобщенную модель линейной регрессии данных Пуассона. 

mdl = fitglm(X,y,'y ~ x1 + x2','Distribution','poisson');

Создание диапазона значений для X(:,1) и X(:,2)и постройте графики предсказаний на значениях.

[Xtest1,Xtest2] = meshgrid(min(X(:,1)):.5:max(X(:,1)),min(X(:,2)):.5:max(X(:,2)));
Z = feval(mdl,Xtest1,Xtest2);
surf(Xtest1,Xtest2,Z)

Figure contains an axes. The axes contains an object of type surface.

Входные аргументы

свернуть все

Обобщенная модель линейной регрессии, заданная как GeneralizedLinearModel объект, созданный с помощью fitglm или stepwiseglm, или CompactGeneralizedLinearModel объект, созданный с помощью compact.

Новые предикторные значения, указанные как вектор, матрица, таблица или массив наборов данных.

  • При прохождении нескольких входов Xnew1,Xnew2,...,Xnewn и каждый включает в себя наблюдения для одной прогнозирующей переменной, тогда каждый вход должен быть вектором. Каждый вектор должен иметь одинаковый размер. Если в качестве скаляра указана переменная предиктора, то feval расширяет скалярный аргумент в постоянный вектор того же размера, что и другие аргументы.

  • При передаче одного входа Xnew1, то Xnew1 должен быть таблицей, массивом наборов данных или матрицей.

    • Если Xnew1 является таблицей или массивом наборов данных, он должен содержать предикторы, имеющие те же имена предикторов, что и в PredictorNames имущество mdl.

    • Если Xnew1 является матрицей, она должна иметь то же количество переменных (столбцов) в том же порядке, что и входные данные предиктора, используемые для создания mdl. Обратите внимание, что Xnew1 также должны содержать любые переменные предиктора, которые не используются в качестве предикторов в подогнанной модели. Кроме того, все переменные, используемые при создании mdl должен быть числовым. Чтобы рассматривать численные предикторы как категоричные, определите предикторы, используя 'CategoricalVars' аргумент пары имя-значение при создании mdl.

Типы данных: single | double | table

Выходные аргументы

свернуть все

Прогнозируемые значения отклика при Xnew1,Xnew2,...,Xnewn, возвращается в виде числового вектора.

Для биномиальной модели feval использует 1 в качестве BinomialSize параметр, поэтому значения в ypred прогнозируют вероятности. Чтобы вернуть количество успехов в испытаниях, используйте predict и укажите количество испытаний с помощью 'BinomialSize' аргумент пары имя-значение.

Для модели со смещением: feval использует 0 в качестве значения смещения. Чтобы задать значение смещения, используемое при посадке модели, используйте predict функции и 'Offset' аргумент пары имя-значение.

Совет

  • Объект регрессии является математически функцией, которая оценивает взаимосвязь между ответом и предикторами. feval функция позволяет объекту вести себя как функция в MATLAB ®. Вы можете пройтиfeval другой функции, которая принимает ввод функции, такой как fminsearch и integral.

  • feval может быть проще в использовании с моделью, созданной из таблицы или массива набора данных. Когда у вас есть новые данные предиктора, вы можете передать их feval без создания таблицы или матрицы.

Альтернативная функциональность

  • predict дает те же прогнозы, что и feval при использовании значений по умолчанию для 'Offset' и 'BinomialSize' аргументы пары имя-значение predict. Значения прогноза могут отличаться, если указать другие значения для этих аргументов. predict функция также возвращает доверительные интервалы в своих прогнозах. Обратите внимание, что predict функция принимает один входной аргумент, содержащий все переменные предиктора, а не несколько входных аргументов с одним входом для каждой переменной предиктора.

  • random предсказывает ответы с добавленным шумом.

Расширенные возможности

См. также

| | |

Темы

Представлен в R2012a

Документация по инструментам для статистического и машинного обучения

Поддержка