plotfit

(削除予定) 関数近似のプロット

plotfit 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

plotfit(net,inputs,targets)

plotfit(net,inputs1,targets1,name1,inputs2,targets2,name2,...)

plotfit(...,'outputIndex',outputIndex)

説明

plotfit(net,inputs,targets) は、入力 inputs の範囲全体でネットワークの出力関数をプロットし、inputs の値に対応させて targets と出力データ点もプロットします。誤差範囲は出力と targets の差を示します。

プロットは、入力が 1 つのネットワークについてのみ表示されます。

ネットワークに複数の出力がある場合は、最初の出力とターゲットのみが表示されます。

plotfit(net,inputs1,targets1,name1,inputs2,targets2,name2,...) は複数のデータ セットをプロットします。

plotfit(...,'outputIndex',outputIndex) は、出力要素の既定のインデックスをオーバーライドするオプションのパラメーターを使用してプロットします。

例

出力値およびターゲット値のプロット

この例では、フィードフォワード ネットワークを使用して簡単な近似問題を解く方法を説明します。

[x,t] = simplefit_dataset;
net = feedforwardnet(10);
net = train(net,x,t);
plotfit(net,x,t)

入力引数

net — 入力ネットワーク

ネットワーク オブジェクト

入力ネットワーク。ネットワーク オブジェクトとして指定します。ネットワーク オブジェクトを作成するには、feedforwardnet、narxnet などを使用します。

inputs — ネットワークの入力

行列 | cell 配列

ネットワークの入力。行列または cell 配列として指定します。

targets — ネットワークのターゲット

行列 | cell 配列

ネットワークのターゲット。行列または cell 配列として指定します。

バージョン履歴

R2008a で導入

R2026a: plotfit は削除予定

plotfit 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、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) | 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
• Transition Legacy Neural Network Code to dlnetwork Workflows