regression

(非推奨) ターゲットでの浅層ネットワーク出力の線形回帰の実行

関数 regression は推奨されません。代わりに fitlm (Statistics and Machine Learning Toolbox) を使用してください。詳細については、バージョン履歴を参照してください。

構文

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

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

説明

[r,m,b] = regression(t,y) は、ネットワーク応答の各要素と対応するターゲットとの間の線形回帰を計算します。

この関数は、cell 配列または行列ターゲット t、および総行列行が N である出力 y を取り、N の各行列行について、回帰値 r、回帰近似の傾き m、および y 切片 b を返します。

[r,m,b] = regression(t,y,'one') は、回帰前に行列のすべての行を組み合わせて、回帰、傾き、およびオフセットの単一のスカラー値を返します。

例

回帰モデルの当てはめ、およびターゲットに対する当てはめ値のプロット

この例では、フィードフォワード ネットワークに学習させ、ターゲットと出力の間の回帰を計算してプロットする方法を示します。

学習データを読み込みます。

[x,t] = simplefit_dataset;

1 行 94 列の行列 x には入力値が含まれ、1 行 94 列の行列 t には関連付けられたターゲット出力値が含まれます。

サイズが 20 の隠れ層を 1 つもつフィードフォワード ニューラル ネットワークを作成します。

net = feedforwardnet(20);

学習データを使用してネットワーク net に学習させます。

net = train(net,x,t);

学習済みネットワークを使用してターゲットを推定します。

y = net(x);

ターゲットと出力の間の回帰を計算してプロットします。

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

r = 
1.0000

m = 
1.0000

b = 
1.0878e-04

plotregression(t,y)

入力引数

t — 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。

y — 出力

スカラー

ネットワークの出力。行列または cell 配列として指定します。

出力引数

r — 回帰の値

スカラー

回帰の値。スカラーとして返されます。

m — 傾き

スカラー

回帰近似の傾き。スカラーとして返されます。

b — オフセット

スカラー

回帰近似のオフセット。スカラーとして返されます。

バージョン履歴

R2010b で導入

R2020b: 関数 regression は非推奨

関数 regression は推奨されません。線形回帰モデルを当てはめるには、代わりに fitlm (Statistics and Machine Learning Toolbox) を使用します。

参考

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