Exponenta Banner
exponenta event banner

feval

Класс: NonLinearModel

Оцените предсказание нелинейной регрессионой модели

развернуть все на странице

Синтаксис

ypred = feval(mdl,Xnew1,Xnew2,...,Xnewn)

Описание

ypred = feval(mdl,Xnew1,Xnew2,...,Xnewn) возвращает предсказанный ответ mdl в вход [Xnew1,Xnew2,...,Xnewn].

Входные параметры

mdl

Нелинейная регрессионая модель, построенная fitnlm.

Xnew1,Xnew2,...,Xnewn

Компоненты предиктора. Xnewi может быть одним из:

  • Скаляр

  • Вектор

  • Массив

Каждый нескалярный компонент должен иметь одинаковый размер (количество элементов в каждой размерности).

Если ты сдашь всего один Xnew массив, Xnew может быть таблицей, массивом набора данных или массивом типа double, где каждый столбец массива представляет один предиктор.

Выходные аргументы

ypred

Предсказанные средние значения в Xnew. ypred - тот же размер, что и каждый компонент Xnew.

Примеры

расширить все

Открыть Live Script

Создайте нелинейную модель для автопробега на основе carbig данные. Предсказать пробег средней машины.

Загрузите данные и создайте нелинейную модель. 

load carbig
tbl = table(Horsepower,Weight,MPG);
modelfun = @(b,x)b(1) + b(2)*x(:,1).^b(3) + ...
    b(4)*x(:,2).^b(5);
beta0 = [-50 500 -1 500 -1];
mdl = fitnlm(tbl,modelfun,beta0);

Найдите предсказанный пробег средней машины. Данные содержат некоторые отсутствующие (NaN) наблюдения, поэтому вычислите среднее с помощью mean с 'omitnan' опция.

Xnew = mean([Horsepower Weight],'omitnan');
MPGnew = feval(mdl,Xnew)
MPGnew = 21.8073

Альтернативы

predict приводит те же предсказания, но использует один входной массив с одним наблюдением в каждой строке, а не один компонент в каждом входном параметре. predict также дает доверительные интервалы на его предсказаниях.

random предсказывает с добавлением шума.

См. также

| |

Темы

Statistics and Machine Learning Toolbox документация

Поддержка