一般化加法モデル

回帰用の一変量および二変量形状関数から構成される解釈可能なモデル

fitrgam を使用して、回帰用の一般化加法モデルを当てはめます。

一般化加法モデル (GAM) は、予測子の一変量および二変量形状関数の和を使用して応答変数を説明する解釈可能なモデルです。fitrgam では、各予測子および必要に応じて予測子の各ペアの形状関数としてブースティング木を使用するため、予測子と応答変数の間の非線形関係を取得できます。予測 (応答値) に対する個々の形状関数の寄与が十分に分離されるため、このモデルは解釈が容易です。

オブジェクト

`RegressionGAM`	回帰用の一般化加法モデル (GAM) (R2021a 以降)
`CompactRegressionGAM`	回帰用のコンパクトな一般化加法モデル (GAM) (R2021a 以降)
`RegressionPartitionedGAM`	回帰用の交差検証済みの一般化加法モデル (GAM) (R2021a 以降)

関数

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GAM オブジェクトの作成

`fitrgam`	回帰用の一般化加法モデル (GAM) の当てはめ (R2021a 以降)
`compact`	機械学習モデルのサイズの縮小
`crossval`	機械学習モデルの交差検証
`templateGAM`	Generalized additive model (GAM) learner template (R2023b 以降)

GAM の更新

`addInteractions`	一変量の一般化加法モデル (GAM) への交互作用項の追加 (R2021a 以降)
`resume`	一般化加法モデル (GAM) の学習の再開 (R2021a 以降)

予測の解釈

`lime`	Local Interpretable Model-agnostic Explanations (LIME) (R2020b 以降)
`partialDependence`	部分依存の計算 (R2020b 以降)
`plotLocalEffects`	一般化加法モデル (GAM) 内の項の局所的効果のプロット (R2021a 以降)
`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 (R2021a 以降)

新しい観測値での予測性能の評価

`predict`	一般化加法モデル (GAM) の使用による応答の予測 (R2021a 以降)
`loss`	一般化加法モデル (GAM) の回帰損失 (R2021a 以降)

学習データでの予測性能の評価

`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
`resubLoss`	再代入回帰損失

交差検証データでの予測性能の評価

`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
`kfoldLoss`	交差検証された分割済みの回帰モデルの損失
`kfoldfun`	回帰での関数の交差検証

トピック

回帰用の一般化加法モデルの学習
最適なパラメーターで一般化加法モデル (GAM) に学習させて、予測性能を評価し、学習済みモデルを解釈する。