Для большей точности в низкоразмерных и среднеразмерных наборах данных поместите модель линейной регрессии с помощью fitlm.
Для сокращения времени вычислений в высокомерных наборах данных поместите модель линейной регрессии с помощью fitrlinear.
| Обучающийся регрессии | Обучение регрессионных моделей прогнозированию данных с использованием контролируемого машинного обучения |
LinearModel | Модель линейной регрессии |
CompactLinearModel | Компактная модель линейной регрессии |
RegressionLinear | Модель линейной регрессии для высокоразмерных данных |
RegressionPartitionedLinear | Модель перекрестной линейной регрессии для высокоразмерных данных |
Что такое модель линейной регрессии?
Регрессионные модели описывают связь между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными.
Подгоните модель линейной регрессии и изучите результат.
При ступенчатой регрессии предикторы автоматически добавляются в модель или обрезаются из нее.
Уменьшение эффекта отклонения с помощью надежной регрессии
Установите надежную модель, которая менее чувствительна, чем обычные наименьшие квадраты, к большим изменениям в небольших частях данных.
Выберите функцию регрессии в зависимости от типа проблемы регрессии и обновите устаревший код с помощью новых функций фитинга.
Сводка выходных и диагностических статистических данных
Вычислите подогнанную модель с помощью свойств модели и функций объекта.
Нотация Уилкинсона обеспечивает способ описания регрессионных и повторяющихся моделей измерений без указания значений коэффициентов.
Рабочий процесс линейной регрессии
Импорт и подготовка данных, соответствие модели линейной регрессии, тестирование и повышение ее качества, а также совместное использование модели.
Интерпретация результатов линейной регрессии
Отображение и интерпретация выходной статистики линейной регрессии.
Линейная регрессия с эффектами взаимодействия
Создайте и проанализируйте модель линейной регрессии с эффектами взаимодействия и интерпретируйте результаты.
Линейная регрессия с использованием таблиц
В этом примере показано, как выполнять линейный и пошаговый регрессионный анализ с использованием таблиц.
Линейная регрессия с категориальными ковариатами
Выполнить регрессию с категориальными ковариатами с использованием категориальных массивов и fitlm.
В этом примере показано, как визуализировать и анализировать данные временных рядов с помощью timeseries объект и regress функция.
Модель линейной регрессии поезда
Обучение модели линейной регрессии с помощью fitlm для анализа данных в памяти и данных вне памяти.
Частичные наименьшие квадраты (PLS) конструируют новые переменные предиктора как линейные комбинации исходных переменных предиктора, рассматривая при этом наблюдаемые значения ответа, приводя к экономной модели с надежной прогностической мощностью.
Частичная регрессия методом наименьших квадратов и регрессия основных компонентов
В этом примере показано, как применять частичную регрессию наименьших квадратов (PLSR) и регрессию основных компонентов (PCR), и обсуждается эффективность этих двух методов.