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feval

クラス: CompactLinearModel

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、新しい入力予測子 [Xnew1,Xnew2,...,Xnewn] に対する mdl の予測応答を返します。

入力引数

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線形モデル オブジェクト。fitlm または stepwiselm を使用して構築した完全な LinearModel 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 CompactLinearModel オブジェクトを指定します。

新しい予測子の値。スカラー値、数値ベクトルまたは数値配列を指定します。この引数では、複数の成分を指定できます。各ベクトル成分は、各次元の要素数が同じでなければなりません (つまり、各ベクトルのサイズが同じでなければなりません)。

1 つの配列 Xnew のみを渡す場合、Xnew をテーブル、データセット配列または double の配列にすることができます。この場合、配列の各列は 1 つの予測子を表します。

出力引数

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Xnew1,Xnew2,...,Xnewn で予測された平均値。スカラー値または数値ベクトルとして返されます。ypred のサイズは Xnew1,Xnew2,...,Xnewn の各成分と同じです。

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

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カテゴリカル予測子 Year を含め、データ carsmall に燃費モデルを近似させます。このデータの散布図に近似曲線を重ね描きします。

データを読み込んでモデルを近似します。

load carsmall
tbl = table(MPG,Weight);
tbl.Year = ordinal(Model_Year);
mdl = fitlm(tbl,'MPG ~ Year + Weight^2');

燃費対重量の散布図を作成します。


gscatter(tbl.Weight,tbl.MPG,tbl.Year);

feval を使用して、さまざまな年度と重量のモデル予測の曲線をプロットします。

w = linspace(min(tbl.Weight),max(tbl.Weight))';
line(w,feval(mdl,w,'70'),'Color','r')
line(w,feval(mdl,w,'76'),'Color','g')
line(w,feval(mdl,w,'82'),'Color','b')

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。predict は、その予測の信頼区間も提供します。

random は追加されたノイズ付きで予測します。