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predict

クラス: CompactRegressionTree

回帰木の応答予測

構文

Yfit = predict(tree,Xdata)
[Yfit,node] = predict(tree,Xdata)
[Yfit,node] = predict(tree,Xdata,Name,Value)

説明

Yfit = predict(tree,Xdata) は、回帰木 tree に基づき、Xdata 内のデータに対して予測される応答を返します。

[Yfit,node] = predict(tree,Xdata) は、Xdata に応じて tree の予測されるノード数を返します。

[Yfit,node] = predict(tree,Xdata,Name,Value) では、1 つまたは複数の Name,Value の引数ペアで指定された追加オプションを使用して、応答を予測します。

入力引数

tree

関数 fitrtree または compact メソッドで作成された回帰木。

Xdata

tree の作成に使用する配列と同じ列数をもつ、数値行列。Xdata の各行は 1 つのデータ点に、各列は 1 つの予測子に対応します。

名前/値のペアの引数

オプションの Name,Value の引数ペアをコンマ区切りで指定します。ここで、Name は引数名で、Value は対応する値です。Name は単一引用符 (' ') で囲まなければなりません。Name1,Value1,...,NameN,ValueN のように、複数の名前と値のペア引数を任意の順番で指定できます。

'subtrees'

枝刈りレベルの数値ベクトルで、0 は枝刈されていない完全木を表します。subtrees 名前と値のペアを使用するには、treefitrtree または prune メソッドを使用して作成された枝刈り順序が含まれていなければなりません。subtreesT 要素が含まれ、XN 行が含まれる場合は、YfitNT 列の行列です。i 列目の Yfit には、subtrees(I) サブツリーで生成された近似値が含まれます。同様に、node は、NT 列の行列です。subtrees は、昇順に並べ替えられていなければなりません。(最適な枝刈り順序の一部ではないツリーに対する近似値を計算するには、ツリーを枝刈りするために、最初に prune を使用してください)。

既定値: 0

出力引数

Yfit

X と同じ行数をもつ、数値列ベクトル。Yfit の各行には、tree 回帰モデルに基づき、Xdata の対応する行に予測応答が提供されます。

node

予測のノード数を示す数値ベクトル。各エントリは、Xdata の対応する行で tree 内の予測されるノードに対応します。

carsmall データに基づき、エンジン排気量 200 立法インチ、150 馬力、重量約 1.36 t (3,000 ポンド) の車で予測される燃費を調べます。

load carsmall
X = [Displacement Horsepower Weight];
tree = fitrtree(X,MPG);
Mileage = predict(tree,[200 150 3000])

Mileage =
   21.9375

参考

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