Спрогнозируйте отклики линейной регрессионой модели, используя один вход для каждого предиктора
ypred = feval(mdl,Xnew1,Xnew2,...,Xnewn)mdl к новым входам параметров Xnew1,Xnew2,...,Xnewn.
Подбор модели пробега к carsmall набор данных, включая Year категориальный предиктор. Наложите подобранные кривые на график поля точек 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');
Создайте график поля точек MPG от Weight, сгруппированный по Year.
gscatter(tbl.Weight,tbl.MPG,tbl.Year);
Постройте графики кривых предсказаний модели для различных лет и весов с помощью 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')
Объект регрессии является, математически, функцией, которая оценивает связь между ответом и предикторами. feval функция позволяет объекту вести себя как функция в MATLAB®. Вы можете пройти feval к другой функции, которая принимает входной параметр 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.
predict дает те же предсказания, что и feval при помощи одного входного параметра, содержащего все переменные предиктора, а не несколько входные параметры с одним входом для каждой переменной предиктора. predict также дает доверительные интервалы на его предсказаниях.
random предсказывает отклики с добавленным шумом.
