Перекрестная проверенная обобщенная аддитивная модель (GAM) для регрессии
RegressionPartitionedGAM
- набор обобщенных аддитивных моделей, обученных на перекрестно проверенных складках. Оцените качество перекрестно проверенной регрессии с помощью одной или нескольких функций kfold: kfoldPredict
, kfoldLoss
, и kfoldfun
.
Каждая функция объекта kfold использует модели, обученные на обучающих-складных (in-fold) наблюдениях, чтобы предсказать ответ для наблюдений валидации-складки (out-of-fold). Например, предположим, что вы перекрестно проверяете с помощью пяти складок. Программа случайным образом присваивает каждое наблюдение пяти группам равного размера (примерно). training fold содержит четыре группы (примерно 4/5 данных), а validation fold - другую группу (примерно 1/5 данных). В этом случае перекрестная валидация выполняется следующим образом:
Программное обеспечение обучает первую модель (хранится в CVMdl.Trained{1}
) при помощи наблюдений в последних четырех группах и резервирует наблюдения в первой группе для валидации.
Программное обеспечение обучает вторую модель (хранится в CVMdl.Trained{2}
) при помощи наблюдений в первой группе и последних трех группах. Программа резервирует наблюдения во второй группе для валидации.
Программа работает аналогичным образом для третьей, четвертой и пятой моделей.
Если вы проверяете при помощи kfoldPredict
программа вычисляет предсказания для наблюдений в групповых i с помощью i-й модели. Короче говоря, программное обеспечение оценивает ответ для каждого наблюдения с помощью модели, обученной без этого наблюдения.
Можно создать RegressionPartitionedGAM
моделировать двумя способами:
Создайте перекрестно проверенную модель из объекта GAM RegressionGAM
при помощи crossval
функция объекта.
Создайте перекрестно проверенную модель с помощью fitrgam
функция и задание одного из аргументов имя-значение 'CrossVal'
, 'CVPartition'
, 'Holdout'
, 'KFold'
, или 'Leaveout'
.
kfoldPredict | Прогнозируйте ответы на наблюдения в перекрестно проверенной регрессионой модели |
kfoldLoss | Потеря для перекрестно проверенной секционированной регрессионой модели |
kfoldfun | Перекрестная проверка функции для регрессии |