このページの翻訳は最新ではありません。ここをクリックして、英語の最新版を参照してください。
predict
ガウス過程回帰モデルの予測応答
構文
ypred = predict(gprMdl,Xnew)
[ypred,ysd,yint] = predict(gprMdl,Xnew)
[ypred,ysd,yint] = predict(gprMdl,Xnew,'Alpha',alpha)
説明
は、ガウス過程回帰 (GPR) モデル ypred
= predict(gprMdl
,Xnew
)gprMdl
と Xnew
内の予測子の値について予測した応答 ypred
を返します。
[
は、学習済みの GPR モデルを使用して ypred
,ysd
,yint
] = predict(gprMdl
,Xnew
)Xnew
内の各観測値で評価した応答変数の標準偏差 ysd
と 95% の予測区間 yint
も返します。
[
は、予測区間 ypred
,ysd
,yint
] = predict(gprMdl
,Xnew
,'Alpha',alpha
)yint
の信頼度の有意水準を指定します。yint
の信頼度は 100(1 – Alpha)%
と等しくなります。
入力引数
出力引数
例
ヒント
fitrgp
で名前と値のペアの引数PredictMethod
を使用すると、GPR モデルを学習させるときの予測方法を選択できます。既定の予測方法は、n ≤ 10000 の場合は'exact'
、それ以外の場合は'bcd'
(ブロック座標降下) です。n は、学習データに含まれている観測値の数です。PredictMethod
が'bcd'
の場合、標準偏差ysd
と予測区間yint
の計算はサポートされません。gprMdl
がCompactRegressionGP
オブジェクトの場合、PredictMethod
が'sr'
または'fic'
に等しいと、標準偏差ysd
と予測区間yint
を計算できません。PredictMethod
が'sr'
または'fic'
に等しい場合にysd
とyint
を計算するには、完全な回帰オブジェクト (RegressionGP
) を使用します。
代替方法
resubPredict
を使用すると、学習データに含まれている観測値における学習済み GPR モデルの予測応答を計算できます。
Simulink ブロック
Simulink® にガウス過程回帰モデルの予測を統合するには、Statistics and Machine Learning Toolbox™ ライブラリにある RegressionGP Predict ブロックを使用するか、MATLAB® Function ブロックを関数 predict
と共に使用します。例については、RegressionGP Predict ブロックの使用による応答の予測とMATLAB Function ブロックの使用によるクラス ラベルの予測を参照してください。
使用するアプローチを判断する際は、以下を考慮してください。
Statistics and Machine Learning Toolbox ライブラリ ブロックを使用する場合、固定小数点ツール (Fixed-Point Designer)を使用して浮動小数点モデルを固定小数点に変換できます。
MATLAB Function ブロックを関数
predict
と共に使用する場合は、可変サイズの配列に対するサポートを有効にしなければなりません。MATLAB Function ブロックを使用する場合、予測の前処理や後処理のために、同じ MATLAB Function ブロック内で MATLAB 関数を使用することができます。
拡張機能
バージョン履歴
R2015b で導入
参考
fitrgp
| RegressionGP
| CompactRegressionGP
| compact
| resubPredict
| loss