Общий рабочий процесс

Обучите регрессионные модели в приложении Regression Learner

Рабочий процесс для обучения, сравнения и улучшения регрессионых моделей, включая автоматизированное, ручное и параллельное обучение.

Выберите данные и валидация для задачи регрессии

Импортируйте данные в Regression Learner из рабочей области или файлов, найдите примеры наборов данных и выберите опции перекрестной валидации или удержания.

Выберите опции регрессионной модели

В Regression Learner автоматически обучите выбор моделей, или сравните и настройте опции линейных регрессионых моделей, регрессионых деревьев, машин опорных векторов, регрессионых моделей Гауссова процесса, ансамблей регрессионых деревьев и регрессионных нейронных сетей.

Оцените производительность модели в Regression Learner

Сравните статистику модели и визуализируйте результаты.

Экспорт регрессионной модели для предсказания новых данных

После обучения в Regression Learner экспортируйте модели в рабочую область, сгенерируйте MATLAB^® код, или сгенерируйте код С для предсказания.

Обучите регрессионные деревья с помощью приложения Regression Learner

Создайте и сравните деревья регрессии и экспортируйте обученные модели, чтобы делать предсказания для новых данных.

Обучите регрессионные нейронные сети с помощью приложения Regression Learner

Создайте и сравните регрессионные нейронные сети и экспортируйте обученные модели, чтобы делать предсказания для новых данных.

Настраиваемый рабочий процесс

Выбор признаков и преобразование функций с помощью приложения Regression Learner

Идентифицируйте полезные предикторы с помощью графиков, вручную выбирайте функции для включения и преобразуйте функции с помощью PCA в Regression Learner.

Гипероптимизация параметров управления в приложении Regression Learner

Автоматически настройте гиперпараметры регрессионных моделей с помощью оптимизации гипероптимизации параметров управления.

Обучите регрессионую модель с помощью оптимизации гипероптимизации параметров управления в приложении Regression Learner

Обучите регрессионую модель ансамбля с оптимизированными гиперпараметрами.

Проверяйте производительность модели с помощью тестового набора в приложении Regression Learner

Импортируйте тестовый набор в Regression Learner и проверьте метрики тестового набора для наиболее эффективных обученных моделей.

Экспорт графиков в приложение Regression Learner

Экспорт и настройка графиков, созданных до и после обучения.