Пакет: classreg.learning.regr
Компактный класс регрессионной модели Гауссова процесса
CompactRegressionGP
является компактной моделью регрессии Гауссова процесса (GPR). Компактная модель потребляет меньше памяти, чем полная модель, потому что она не включает данные, используемые для настройки модели GPR.
Поскольку компактная модель не включает обучающие данные, вы не можете выполнить некоторые задачи, такие как перекрестная валидация, используя компактную модель. Однако можно использовать компактную модель для создания предсказаний или вычислить регрессионые потери для новых данных (использование predict
и loss
).
compactMdl = compact(gprMdl)
возвращает компактную модель GPR, compactMdl
, из полной, обученной модели GPR, gprMdl
. Для получения дополнительной информации см. compact
.
lime | Локальные интерпретируемые модели-агностические объяснения (LIME) |
loss | Регрессионная ошибка для модели регрессии Гауссова процесса |
partialDependence | Вычисление частичной зависимости |
plotPartialDependence | Создайте график частичной зависимости (PDP) и отдельные графики условного ожидания (ICE) |
predict | Предсказать ответ модели регрессии Гауссова процесса |
shapley | Значения Shapley |
Значение. Чтобы узнать, как классы значений влияют на операции копирования, см. раздел «Копирование объектов».