Exponenta Banner
exponenta event banner

resubPredict

Прогнозируйте ответы для обучающих данных, используя обученную регрессионую модель

Свернуть все на странице

    Синтаксис

    yFit = resubPredict(Mdl)
    yFit = resubPredict(Mdl,'IncludeInteractions',includeInteractions)

    Описание

    пример

    yFit = resubPredict(Mdl) возвращает вектор предсказанных откликов для обученной регрессионой модели Mdl использование данных предиктора, хранящихся в Mdl.X.

    пример

    yFit = resubPredict(Mdl,'IncludeInteractions',includeInteractions) задает, включать ли термины взаимодействия в расчеты. Этот синтаксис применяется только к обобщенным аддитивным моделям.

    Примеры

    свернуть все

    Открыть Live Script

    Обучите обобщенную аддитивную модель (GAM), затем предсказайте ответы для обучающих данных.

    Загрузите patients набор данных. 

    load patients

    Создайте таблицу, которая содержит переменные предиктора (Age, Diastolic, Smoker, Weight, Gender, SelfAssessedHealthStatus) и переменной отклика (Systolic).

    tbl = table(Age,Diastolic,Smoker,Weight,Gender,SelfAssessedHealthStatus,Systolic);

    Обучите одномерную GAM, которая содержит линейные условия для предикторов в tbl.

    Mdl = fitrgam(tbl,"Systolic")
    Mdl = 
  RegressionGAM
           PredictorNames: {1x6 cell}
             ResponseName: 'Systolic'
    CategoricalPredictors: [3 5 6]
        ResponseTransform: 'none'
                Intercept: 122.7800
          NumObservations: 100


  Properties, Methods

    Mdl является RegressionGAM объект модели.

    Спрогнозируйте ответы для набора обучающих данных.

    yFit = resubPredict(Mdl);

    Составьте таблицу, содержащую наблюдаемые значения отклика и предсказанные значения отклика. Отображение первых восьми строк таблицы.

    t = table(tbl.Systolic,yFit, ...
    'VariableNames',{'Observed Value','Predicted Value'});
head(t)
    ans=8×2 table
    Observed Value    Predicted Value
    ______________    _______________

         124              124.75     
         109              109.48     
         125              122.89     
         117              115.87     
         122              121.61     
         121              122.02     
         130              126.39     
         115              115.95
    Открыть Live Script

    Предсказать отклики для набора обучающих данных используя обобщенную аддитивную модель (GAM), которая содержит как линейные, так и условия взаимодействия для предикторов. Укажите, включать ли условия взаимодействия в предсказание ответов.

    Загрузите carbig набор данных, содержащий измерения автомобилей 1970-х и начала 1980-х годов.

    load carbig

    Задайте Acceleration, Displacement, Horsepower, и Weight как переменные предиктора (X) и MPG как переменная отклика (Y).

    X = [Acceleration,Displacement,Horsepower,Weight];
Y = MPG;

    Обучите обобщенную аддитивную модель, которая содержит все доступные линейные условия и условия взаимодействия в X. 

    Mdl = fitrgam(X,Y,'Interactions','all');

    Mdl является RegressionGAM объект модели.

    Спрогнозируйте ответы, используя как линейные, так и условия взаимодействия, а затем используя только линейные условия. Чтобы исключить условия взаимодействия, задайте 'IncludeInteractions',false. 

    yFit = resubPredict(Mdl);
yFit_nointeraction = resubPredict(Mdl,'IncludeInteractions',false);

    Составьте таблицу, содержащую наблюдаемые значения отклика и предсказанные значения отклика. Отображение первых восьми строк таблицы.

    t = table(Mdl.Y,yFit,yFit_nointeraction, ...
    'VariableNames',{'Observed Response', ...
    'Predicted Response','Predicted Response Without Interactions'});
head(t)
    ans=8×3 table
    Observed Response    Predicted Response    Predicted Response Without Interactions
    _________________    __________________    _______________________________________

           18                  18.026                           17.22                 
           15                  15.003                          15.791                 
           18                  17.663                           16.18                 
           16                  16.178                          15.536                 
           17                  17.107                          17.361                 
           15                  14.943                          14.424                 
           14                  14.119                          14.981                 
           14                  13.864                          13.498

    Входные параметры

    свернуть все

    Регрессионная модель машинного обучения, заданная как полный регрессионый объект модели, как представлено в следующей таблице поддерживаемых моделей.

    МодельОбъект модели
    Обобщенная аддитивная модельRegressionGAM
    Модель нейронной сетиRegressionNeuralNetwork

    Флаг для включения условий взаимодействия модели, заданный как true или false. Этот аргумент действителен только для обобщенной аддитивной модели (GAM). То есть можно задать этот аргумент только тогда, когда Mdl является RegressionGAM.

    Значение по умолчанию true если Mdl содержит условия взаимодействия. Значение должно быть false если модель не содержит членов взаимодействия.

    Типы данных: logical

    Выходные аргументы

    свернуть все

    Предсказанные отклики, возвращенные как вектор длины n, где n - количество наблюдений в данных предиктора (Mdl.X).

    Алгоритмы

    resubPredict предсказывает ответы согласно соответствующей predict функция объекта (Mdl). Для описания модели смотрите predict функция, страницы с описанием в следующей таблице.

    МодельОбъект модели (Mdl)predict Функция объекта
    Обобщенная аддитивная модельRegressionGAMpredict
    Модель нейронной сетиRegressionNeuralNetworkpredict

    См. также

    Введенный в R2021a

    Statistics and Machine Learning Toolbox документация

    Поддержка