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feval

一般化線形回帰モデルの予測の評価

構文

ypred = feval(mdl,Xnew1,Xnew2,...,Xnewn)

説明

ypred = feval(mdl,Xnew1,Xnew2,...,Xnewn) は、入力 [Xnew1,Xnew_2,...,Xnewn] に対する mdl の予測した応答を返します。

入力引数

mdl

一般化線形モデル。fitglm または stepwiseglm を使用して構築した完全な GeneralizedLinearModel オブジェクト、または compact を使用して構築したコンパクトな CompactGeneralizedLinearModel オブジェクトを指定します。

Xnew1,Xnew2,...,Xnewn

予測子コンポーネント。Xnewi は次のいずれかです。

  • スカラー

  • ベクトル

  • 配列

非スカラーの各コンポーネントは同じサイズでなければなりません (各次元の要素の数)。

1 つの Xnew 配列だけを渡す場合、Xnew はテーブル、データセット配列または double 配列のいずれかにでき、配列の各列は 1 つの予測子を表します。

出力引数

ypred

Xnew で予測された平均値。ypredXnew の各コンポーネントと同じサイズです。

二項モデルの場合、feval1BinomialSize パラメーターとして使用するため、ypred は予測確率です。

オフセットのあるモデルの場合、feval はオフセット値として 0 を使用します。

すべて展開する

一般化線形モデルを生成し、入力データ範囲に対する応答をプロットします。

元となる 2 つの予測子 X(1) および X(2) のポアソン乱数で、モデルのための人為的なデータを生成します。

rng('default') % for reproducibility
rndvars = randn(100,2);
X = [2+rndvars(:,1),rndvars(:,2)];
mu = exp(1 + X*[1;2]);
y = poissrnd(mu);

ポアソン データの一般化線形回帰モデルを作成します。

mdl = fitglm(X,y,'y ~ x1 + x2','distr','poisson');

X(1) および X(2) の値範囲を生成し、これらの値でのモデル予測をプロットします。

[Xtest1 Xtest2] = meshgrid(-1:.5:3,-2:.5:2);
Z = feval(mdl,Xtest1,Xtest2);
surf(Xtest1,Xtest2,Z)

ヒント

  • feval では、テーブルまたはデータセット配列を使用してモデルを近似すると、モデルの予測を簡単に評価できます。predict には同じ予測子名をもつテーブルまたはデータセット配列が必要ですが、feval ではスカラーの単純な配列を使用することができます。

代替方法

predict は、同じ予測を提供しますが、各入力引数に 1 つのコンポーネントではなく、各行に 1 つの観測のある単一の入力配列を使用します。

random は追加されたノイズ付きで予測します。