Компактная обобщенная аддитивная модель (GAM) для регрессии
CompactRegressionGAM является компактной версией RegressionGAM объект модели (GAM для регрессии). Компактная модель не включает данные, используемые для настройки модели. Поэтому вы не можете выполнить некоторые задачи, такие как перекрестная валидация, используя компактную модель. Используйте компактную модель для задач, таких как предсказание откликов новых данных.
Создайте CompactRegressionGAM объект из полного RegressionGAM объект модели при помощи compact.
Interactions - Индексы терминов взаимодействия[]Это свойство доступно только для чтения.
Индексы терминов взаимодействия, заданные как t-by-2 матрица положительных целых чисел, где t - количество членов взаимодействия в модели. Каждая строка матрицы представляет один член взаимодействия и содержит индексы столбцов данных предиктора X для термина взаимодействия. Если модель не включает термин взаимодействия, то это свойство пустое ([]).
Программа добавляет условия взаимодействия к модели в порядке важности на основе p значений. Используйте это свойство для проверки порядка терминов взаимодействия, добавленных в модель.
Типы данных: double
Intercept - Точка пересечения моделиЭто свойство доступно только для чтения.
Перехват (константа) члена модели, который является суммой точки пересечения членов в деревьях предикторов и деревьях взаимодействия, заданных как числовой скаляр.
Типы данных: single | double
CategoricalPredictors - Категориальные индексы предиктора[]Это свойство доступно только для чтения.
Категориальные индексы предиктора, заданные как вектор положительных целых чисел. CategoricalPredictors содержит значения индекса, соответствующие столбцам данных предиктора, которые содержат категориальные предикторы. Если ни один из предикторов не является категориальным, то это свойство пустое ([]).
Типы данных: double
ExpandedPredictorNames - Расширенные имена предикторовЭто свойство доступно только для чтения.
Расширенные имена предикторов, заданные как массив ячеек из векторов символов.
ExpandedPredictorNames то же, что и PredictorNames для обобщенной аддитивной модели.
Типы данных: cell
PredictorNames - Имена переменных предиктораЭто свойство доступно только для чтения.
Имена переменных предиктора, заданные как массив ячеек из векторов символов. Порядок элементов PredictorNames соответствует порядку, в котором имена предикторов появляются в обучающих данных.
Типы данных: cell
ResponseName - Имя переменной откликаЭто свойство доступно только для чтения.
Имя переменной отклика, заданное как вектор символов.
Типы данных: char
ResponseTransform - Функция преобразования отклика'none' | указатель на функциюФункция преобразования отклика, заданная как 'none' или указатель на функцию. ResponseTransform описывает, как программное обеспечение преобразует значения необработанного отклика.
Для MATLAB® function или функция, которую вы задаете, вводите указатель на функцию. Для примера можно ввести Mdl.ResponseTransform = @function, где function принимает числовой вектор исходных откликов и возвращает числовой вектор того же размера, содержащий преобразованные отклики.
Типы данных: char | function_handle
lime | Локальные интерпретируемые модели-агностические объяснения (LIME) |
partialDependence | Вычисление частичной зависимости |
plotLocalEffects | Постройте график локальных эффектов терминов в обобщенной аддитивной модели (GAM) |
plotPartialDependence | Создайте график частичной зависимости (PDP) и отдельные графики условного ожидания (ICE) |
shapley | Значения Shapley |
Уменьшите размер полной обобщенной аддитивной модели (GAM) для регрессии путем удаления обучающих данных. Полные модели содержат обучающие данные. Можно использовать компактную модель для повышения эффективности памяти.
Загрузите carbig набор данных.
load carbigЗадайте Acceleration, Displacement, Horsepower, и Weight как переменные предиктора (X) и MPG как переменная отклика (Y).
X = [Acceleration,Displacement,Horsepower,Weight]; Y = MPG;
Обучите GAM с помощью X и Y.
Mdl = fitrgam(X,Y)
Mdl =
RegressionGAM
ResponseName: 'Y'
CategoricalPredictors: []
ResponseTransform: 'none'
Intercept: 26.9442
NumObservations: 398
Properties, Methods
Mdl является RegressionGAM объект модели.
Уменьшите размер модели.
CMdl = compact(Mdl)
CMdl =
CompactRegressionGAM
ResponseName: 'Y'
CategoricalPredictors: []
ResponseTransform: 'none'
Intercept: 26.9442
Properties, Methods
CMdl является CompactRegressionGAM объект модели.
Отобразите объем памяти, используемый каждой регрессионой модели.
whos('Mdl','CMdl')
Name Size Bytes Class Attributes CMdl 1x1 578154 classreg.learning.regr.CompactRegressionGAM Mdl 1x1 611947 RegressionGAM
Полная модель (Mdl) больше компактной модели (CMdl).
Чтобы эффективно предсказать ответы на новые наблюдения, можно удалить Mdl из рабочей области MATLAB ®, а затем передайте CMdl и новые значения предиктора, чтобы predict.
У вас есть измененная версия этого примера. Вы хотите открыть этот пример с вашими правками?
1. Если смысл перевода понятен, то лучше оставьте как есть и не придирайтесь к словам, синонимам и тому подобному. О вкусах не спорим.
2. Не дополняйте перевод комментариями “от себя”. В исправлении не должно появляться дополнительных смыслов и комментариев, отсутствующих в оригинале. Такие правки не получится интегрировать в алгоритме автоматического перевода.
3. Сохраняйте структуру оригинального текста - например, не разбивайте одно предложение на два.
4. Не имеет смысла однотипное исправление перевода какого-то термина во всех предложениях. Исправляйте только в одном месте. Когда Вашу правку одобрят, это исправление будет алгоритмически распространено и на другие части документации.
5. По иным вопросам, например если надо исправить заблокированное для перевода слово, обратитесь к редакторам через форму технической поддержки.