resubPredict

Прогнозируйте ответы для обучающих данных, используя обученную регрессионую модель

    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

    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     
    
    

    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