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ガウス過程回帰

ガウス過程回帰モデル (クリギング)

ガウス過程回帰 (GPR) モデルは、ノンパラメトリックなカーネルベースの確率モデルです。GPR モデルに対話的に学習させるには、回帰学習器アプリを使用します。柔軟性を向上させるには、コマンド ラインで関数 fitrgp を使用して GPR モデルに学習させます。学習後、モデルと新しい予測子データをオブジェクト関数 predict に渡すことにより、新しいデータについて応答を予測できます。

アプリ

回帰学習器教師あり機械学習を使用して、データを予測するように回帰モデルに学習をさせる

ブロック

RegressionGP Predictガウス過程 (GP) 回帰モデルの使用による応答の予測

関数

すべて展開する

fitrgpガウス過程回帰 (GPR) モデルの近似
compact機械学習モデルのサイズの縮小
limeLocal Interpretable Model-agnostic Explanations (LIME)
partialDependence部分従属の計算
plotPartialDependence部分依存プロット (PDP) および個別条件付き期待値 (ICE) プロットの作成
shapleyシャープレイ値
crossval機械学習モデルの交差検証
kfoldLoss交差検証された分割済みの回帰モデルの損失
kfoldPredict交差検証済み回帰モデル内の観測値に対する応答の予測
kfoldfun回帰での関数の交差検証
lossガウス過程回帰モデルの回帰誤差
resubLoss再代入回帰損失
postFitStatistics厳密ガウス過程回帰モデルの当てはめ統計量の計算
predictガウス過程回帰モデルの予測応答
resubPredict学習済み回帰モデルを使用した学習データについての応答の予測

オブジェクト

RegressionGPガウス過程回帰モデル クラス
CompactRegressionGPコンパクトなガウス過程回帰モデル クラス
RegressionPartitionedGPCross-validated Gaussian process regression (GPR) model

トピック