ploterrcorr

R2026b

(削除予定) 誤差時系列の自己相関のプロット

ploterrcorr は将来のリリースで削除される予定です。詳細については、レガシ ニューラル ネットワーク コードの dlnetwork ワークフローへの移行を参照してください。

コードの更新に関するアドバイスについては、バージョン履歴を参照してください。

構文

ploterrcorr(error)
ploterrcorr(errors,'outputIndex',outIdx)


説明

ploterrcorr(error) は、誤差時系列を取り、さまざまなラグについて誤差の自己相関をプロットします。ゼロ ラグの自己相関は平均二乗誤差と等しくなります。

ploterrcorr(errors,'outputIndex',outIdx) は、名前と値のペアのオプション プロパティを使用して、どの出力誤差の自己相関をプロットするかを定義します。既定は 1 です。

例

誤差の自己相関のプロット

ここでは、NARX ネットワークを使用して時系列の問題を解きます。

[X,T] = simplenarx_dataset;
net = narxnet(1:2,20);
[Xs,Xi,Ai,Ts] = preparets(net,X,{},T);
net = train(net,Xs,Ts,Xi,Ai);

Y = net(Xs,Xi,Ai);
E = gsubtract(Ts,Y);
ploterrcorr(E)

バージョン履歴

R2010b で導入

R2026a: ploterrcorr は削除予定

ploterrcorr は将来のリリースで削除される予定です。

可視化のワークフローの詳細については、以下の例とトピックを参照してください。

• 深層学習の可視化手法

• Explore Network Predictions Using Deep Learning Visualization Techniques

• Deep Learning Metrics

• 深層学習における学習の進行状況の監視

• ROC Curve and Performance Metrics

詳細については、レガシ ニューラル ネットワーク コードの dlnetwork ワークフローへの移行を参照してください。

参考

時系列モデラー | fitrnet (Statistics and Machine Learning Toolbox) | fitcnet (Statistics and Machine Learning Toolbox) | trainnet | trainingOptions | dlnetwork

トピック

• Training Neural Networks with Tabular Data
• Training Neural Networks with Time Series Data
• レガシ ニューラル ネットワーク コードの dlnetwork ワークフローへの移行