Потеря регрессии перезамены
возвращает ущерб регрессии от перезамены (L) или потерю регрессии в выборке, для обученной модели L
= resubLoss(Mdl
)Mdl
регрессии использование обучающих данных сохранено в
Mdl.X
и соответствующие ответы сохранены в Mdl.Y
.
Интерпретация L
зависит от функции потерь ('LossFun'
) и взвешивание схемы (Mdl.W
). В общем случае лучшие модели дают к меньшим значениям потерь. 'LossFun'
по умолчанию значением является
'mse'
(среднеквадратическая ошибка).
задает дополнительные опции с помощью одних или нескольких аргументов name-value. Например, L
= resubLoss(Mdl
,Name,Value
)'IncludeInteractions',false
задает, чтобы исключить периоды взаимодействия из обобщенной аддитивной модели Mdl
.
resubLoss
вычисляет потерю регрессии согласно соответствию loss
функция объекта (Mdl
). Для описания модели специфичного смотрите loss
страницы ссылки на функцию в следующей таблице.
Модель | Объект модели регрессии (Mdl ) | loss Объектная функция |
---|---|---|
Гауссова модель регрессии процесса | RegressionGP | loss |
Обобщенная аддитивная модель | RegressionGAM | loss |
Модель нейронной сети | RegressionNeuralNetwork | loss |
Чтобы вычислить потерю ответа для новых данных о предикторе, используйте соответствие loss
функция объекта (Mdl
).