Exponenta Banner
exponenta event banner

feval

Прогнозирование ответов 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

Подогнать модель пробега к carsmall набор данных, включая Year категориальный предиктор. Наложить подогнанные кривые на график рассеяния данных.

Загрузите набор данных и подгоните модель. 

load carsmall
tbl = table(MPG,Weight);
tbl.Year = categorical(Model_Year);
mdl = fitlm(tbl,'MPG ~ Year + Weight^2');

Создание графика рассеяния MPG против Weight, сгруппированные по Year. 

gscatter(tbl.Weight,tbl.MPG,tbl.Year);

Figure contains an axes. The axes contains 3 objects of type line. These objects represent 70, 76, 82.

Графики прогнозов модели для различных лет и весов с использованием feval.

w = linspace(min(tbl.Weight),max(tbl.Weight))';
line(w,feval(mdl,w,'70'),'Color','r')
line(w,feval(mdl,w,'76'),'Color','g')
line(w,feval(mdl,w,'82'),'Color','b')

Figure contains an axes. The axes contains 6 objects of type line. These objects represent 70, 76, 82.

Входные аргументы

свернуть все

Объект модели линейной регрессии, указанный как LinearModel объект, созданный с помощью fitlm или stepwiselm, или CompactLinearModel 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.

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 используя один входной аргумент, содержащий все переменные предиктора, а не несколько входных аргументов с одним входом для каждой переменной предиктора. predict также дает доверительные интервалы в своих прогнозах.

  • random предсказывает ответы с добавленным шумом.

Расширенные возможности

См. также

| | |

Темы

Представлен в R2012a

Документация по инструментам для статистического и машинного обучения

Поддержка