regression

Eseguire la regressione lineare degli output di una rete superficiale sui target (non consigliato)

regression non è consigliata. Utilizzare fitlm (Statistics and Machine Learning Toolbox) in sostituzione. Per ulteriori informazioni, vedere Cronologia versioni.

Sintassi

[r,m,b] = regression(t,y)

[r,m,b] = regression(t,y,'one')

Descrizione

[r,m,b] = regression(t,y) calcola la regressione lineare tra ciascun elemento della risposta della rete e il target corrispondente.

Questa funzione considera l’array di celle o la matrice target t e l’output y, ciascuna con un totale di N righe della matrice e restituisce il valori di regressione r, le pendenze dell’adattamento della regressione m e le intercettazioni di y b, per ciascuna delle N righe della matrice.

[r,m,b] = regression(t,y,'one') associa tutte le righe della matrice prima della regressione e restituisce valori scalari singoli di regressione, di pendenza e di offset.

Esempi

Adattamento del modello di regressione e plottaggio dei valori adattati rispetto ai target

Questo esempio mostra come addestrare una rete feed-forward e come calcolare e tracciare la regressione tra i target e gli output relativi.

Caricare i dati di addestramento.

[x,t] = simplefit_dataset;

La matrice 1 per 94 x contiene i valori di input, mentre la matrice 1 per 94 t contiene i valori target di output associati.

Costruire una rete neurale feed-forward con un livello nascosto di dimensione 20.

net = feedforwardnet(20);

Addestrare la rete net utilizzando i dati di addestramento.

net = train(net,x,t);

Stimare i target utilizzando la rete addestrata.

y = net(x);

Calcolare e tracciare la regressione tra i target e gli output.

[r,m,b] = regression(t,y)

r = 
1.0000

m = 
1.0000

b = 
1.0878e-04

plotregression(t,y)

Argomenti di input

t — Target

matrice | array di celle

Target della rete, specificati come una matrice o un array di celle.

y — Output

scalare

Output della rete, specificati come una matrice on un array di celle.

Argomenti di output

r — Valore di regressione

scalare

Valore di regressione, restituito come uno scalare.

m — Pendenza

scalare

Pendenza dell'adattamento della regressione, restituita come uno scalare.

b — Offset

scalare

Offset dell'adattamento della regressione, restituito come uno scalare.

Cronologia versioni

Introdotto in R2010b

R2020b: regression non è consigliata

regression non è consigliata. Per adattare un modello di regressione lineare, utilizzare fitlm (Statistics and Machine Learning Toolbox) in sostituzione.

Vedi anche

plotregression | confusion | fitlm (Statistics and Machine Learning Toolbox)