ploterrhist

(削除予定) 誤差のヒストグラムのプロット

ploterrhist 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、Transition Legacy Neural Network Code to dlnetwork Workflows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

ploterrhist(e)

ploterrhist(e1,'name1',e2,'name2',...)

ploterrhist(...,'bins',bins)

説明

ploterrhist(e) は、誤差値 e のヒストグラムをプロットします。

ploterrhist(e1,'name1',e2,'name2',...) は、任意の数の誤差と名前を取り、各ペアをプロットします。

ploterrhist(...,'bins',bins) は、ヒストグラムのプロットで使用されるビンの数を定義する名前と値のペアのオプション プロパティを取ります。既定は 20 です。

例

誤差値のヒストグラムのプロット

この例では、学習済みフィードフォワード ネットワークの誤差値のヒストグラムをプロットする方法を示します。

単純な近似データ セットのデータを使用してフィードフォワード ネットワークを作成し、ネットワークに学習させます。その後、誤差値のヒストグラムをプロットします。

[x,t] = simplefit_dataset;
net = feedforwardnet(20);
net = train(net,x,t);
y = net(x);
e = t - y;
ploterrhist(e,'bins',30)

入力引数

e — 誤差

ベクトル | 行列

プロットする誤差。ベクトルまたは行列として指定します。

'bins',bins — ビンの数

20 (既定値) | 整数

ヒストグラムのプロットで使用するビンの数。'bins' と整数で構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。

バージョン履歴

R2010b で導入

ploterrhist は削除予定

ploterrhist 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

histogram 関数を使用して誤差のヒストグラムを作成します。

詳細については、Transition Legacy Neural Network Code to dlnetwork Workflowsを参照してください。

参考

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

トピック

• Training Neural Networks with Tabular Data
• Training Neural Networks with Time Series Data
• Transition Legacy Neural Network Code to dlnetwork Workflows