plotSlice

当てはめられた多項回帰面を通るスライスのプロット

R2023a 以降

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構文

plotSlice(mdl)

plotSlice(mdl,plotType)

plotSlice(ax,___)

plotSlice(___,Name=Value)

h = plotSlice(___)

説明

例

plotSlice(mdl) は、各予測子変数のプロットを含む対話型の Figure を生成します。各プロットは、他の予測子変数はそれらの標本平均に固定した状態で、最初の応答カテゴリの当てはめられたカテゴリ確率を対応する予測子変数の関数として示します。別の応答クラスを選択したり、固定の予測子の値を変更したり、予測子変数のサブセットを選択したりして Figure をカスタマイズできます。

plotSlice(mdl,plotType) は、生成するプロットのタイプとして、対話型の Figure、ヒストグラム、または積み上げヒストグラムのいずれかを指定します。

plotSlice(ax,___) は、前の構文におけるいずれかの入力引数の組み合わせを使用して、現在の座標軸ではなく ax によって指定される座標軸にプロットします。plotType は "histogram" または "stackedhist" でなければならないことに注意してください。

例

plotSlice(___,Name=Value) では、1 つ以上の名前と値の引数を使用して追加オプションを指定します。たとえば、ヒストグラムの予測子変数を指定できます。

h = plotSlice(___) は、Figure オブジェクト、Histogram 配列、または Bar 配列のハンドルを返します。プロットの作成後に Figure、ヒストグラム、または積み上げヒストグラムのプロパティを変更するには、h を使用します。プロパティの一覧については、Figure のプロパティ、Histogram のプロパティ、またはBar のプロパティを参照してください。

例

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確率のプロット

ライブスクリプトを開く

標本データセット carbig を読み込みます。

load carbig

変数 Displacement、Weight、および Cylinders には、自動車のエンジン排気量、重量、およびエンジンの気筒数のデータがそれぞれ格納されています。

Displacement と Weight を予測子変数、Cylinders を応答データとして使用して、多項回帰モデルを当てはめます。応答カテゴリの名前のベクトルを表示します。

mdl = fitmnr([Displacement,Weight],Cylinders,PredictorNames=["Displacement","Weight"]);
mdl.ClassNames

出力から、応答カテゴリの名前のベクトルにおける最初のカテゴリは 3 気筒エンジンの自動車に対応することがわかります。

3 気筒エンジンの自動車である確率を各予測子変数の関数として表すプロットを生成します。

plotSlice(mdl)

Figure Prediction Slice Plots contains 2 axes objects and other objects of type uimenu, uicontrol. Axes object 1 contains 5 objects of type line. Axes object 2 contains 5 objects of type line.

既定では、plotSlice は ClassNames の最初の応答カテゴリの確率を表示します。予測子変数の 2 つのプロットで縦軸が共有されます。左のプロットでは、Weight 予測子を 3376.5 に固定した状態で Displacement 予測子を変化させています。右のプロットでは、Displacement を 261.5 に固定した状態で Weight を変化させています。3 気筒の自動車である確率は、Displacement が 261.5 の場合は Weight のすべての値で小さくなります。

応答カテゴリを 5 気筒エンジンの自動車に変更するには、[クラス] をクリックし、[選択] をクリックします。ダイアログボックスで 5 をクリックし、[OK] をクリックします。

plotSlice でプロットが更新され、5 気筒エンジンの自動車である確率が表示されます。

右のプロットから、5 気筒の自動車である確率も Displacement が 261.5 の場合は Weight のすべての値で小さいことがわかります。

右のプロットの Displacement を 150 に固定するには、[Displacement] のボックスに「150」と入力します。

右のプロットの大きい値に合わせて共有の縦軸が自動的に再スケーリングされます。右のプロットから、Displacement を 150 に固定した場合は、5 気筒エンジンの自動車である確率が Weight が約 4000 のところでピークになることがわかります。

重ね合わせたヒストグラムのプロット

ライブスクリプトを開く

標本データセット carbig を読み込みます。

load carbig

変数 Displacement、Weight、および Cylinders には、自動車のエンジン排気量、重量、およびエンジンの気筒数のデータがそれぞれ格納されています。

mdl = fitmnr([Displacement,Weight],Cylinders,PredictorNames=["Displacement","Weight"]);
mdl.ClassNames

出力から、応答カテゴリは 3 気筒、4 気筒、5 気筒、6 気筒、8 気筒のエンジンをそれぞれ搭載した自動車に対応することがわかります。

予測子の名前のベクトルを表示します。

mdl.PredictorNames

ans = 2x1 cell
    {'Displacement'}
    {'Weight'      }

出力から、予測子の名前のベクトルにおける最初の予測子は Displacement に対応することがわかります。

各応答カテゴリについての推定確率を重ね合わせたヒストグラムを生成します。既定では、plotSlice は最初の予測子 Displacement を変化させ、残りの予測子 Weight の値はその学習データの平均に固定します。

plotSlice(mdl,"histogram")
lgd = legend;
title(lgd,"Number of Cylinders")

Figure contains an axes object. The axes object with xlabel Displacement, ylabel Probability contains 5 objects of type histogram. These objects represent 3, 4, 5, 6, 8.

出力から、応答カテゴリごとに Displacement の異なる区間で確率がピークになることがわかります。エンジン排気量が高い自動車ほど、より多くの気筒を搭載している確率が高くなります。

Displacement の値を学習データの平均に固定し、Weight を変化させた場合の応答カテゴリ確率のヒストグラムをプロットします。

plotSlice(mdl,"histogram",PredictorToVary="Weight")
lgd = legend;
title(lgd,"Number of Cylinders")

Figure contains an axes object. The axes object with xlabel Weight, ylabel Probability contains 5 objects of type histogram. These objects represent 3, 4, 5, 6, 8.

出力から、Weight のすべての値について、いずれも 6 気筒のエンジンを搭載した自動車である可能性が高いと考えられます。これらのプロットから、各カテゴリの自動車である確率は Weight よりも Displacement に依存することがわかります。

入力引数

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`mdl` — 多項回帰モデルオブジェクト
`MultinomialRegression` モデルオブジェクト

多項回帰モデルオブジェクト。関数 fitmnr で作成される MultinomialRegression モデルオブジェクトとして指定します。

`plotType` — 生成するプロットのタイプ
`"interactive"` (既定値) | `"histogram"` | `"stackedhist"`

生成するプロットのタイプ。次のオプションのいずれかとして指定します。

オプション	説明
`"interactive"` (既定の設定)	各予測子変数のプロットを含む対話型の Figure を生成します。既定のプロットは、他の予測子変数はそれらの標本平均に固定した状態で、最初の応答カテゴリの当てはめられたカテゴリ確率を対応する予測子変数の関数として示します。別の応答カテゴリを選択するには、[クラス] メニューの [選択] を選択し、応答カテゴリを選択します。別の予測子変数のサブセットに対応するプロットを表示するには、[予測子] メニューの [選択] を選択し、予測子のサブセットを選択します。代わりに、プロットする応答カテゴリを名前と値の引数 `ClassToPlot` を使用して選択することもできます。
`"histogram"`	各応答カテゴリについての確率を重ね合わせたヒストグラムをプロットします。既定のプロットは、他の予測子変数はそれらの標本平均に固定した状態で、最初の予測子を変化させた場合の応答カテゴリの変化を示します。別の予測子変数を変化させるには、名前と値の引数 `PredictorToVary` を使用します。
`"stackedhist"`	各応答カテゴリについての確率の積み上げヒストグラムをプロットします。既定のプロットは、他の予測子変数はそれらの標本平均に固定した状態で、最初の予測子を変化させた場合の応答カテゴリの変化を示します。別の予測子を変化させるには、名前と値の引数 `PredictorToVary` を使用します。

例: "histogram"

データ型: char | string

`ax` — ターゲットの座標軸
`Axes` オブジェクト

ターゲットの座標軸。Axes オブジェクトを指定します。ax を指定できるのは、plotType が "histogram" または "stackedhist" である場合だけです。座標軸を指定しない場合、plotSlice は現在の座標軸 (gca) を使用します。

名前と値の引数

オプションの引数のペアを Name1=Value1,...,NameN=ValueN として指定します。ここで Name は引数名、Value は対応する値です。名前と値の引数は他の引数の後ろにする必要がありますが、ペアの順序は関係ありません。

例: plotSlice(mdl,ClassToPlot="setosa") は、setosa 応答カテゴリの対話型のプロットを生成します。

モデルデータ

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`ClassToPlot` — プロットする応答カテゴリ
応答カテゴリの名前

プロットする応答カテゴリ。mdl.ClassNames に含まれる応答カテゴリの名前のいずれかとして指定します。ClassToPlot の既定値は mdl.ClassNames の最初のエントリです。この引数は、plotType が "interactive" である場合のみ有効です。

例: ClassToPlot="setosa"

`PredictorToVary` — 変化させる予測子
予測子変数の名前

変化させる予測子。mdl.PredictorNames に含まれる予測子変数の名前のいずれかとして指定します。PredictorToVary の既定値は mdl.PredictorNames の最初のエントリです。この引数は、plotType が "histogram" または "stackedhist" の場合のみ有効です。

例: PredictorToVary="x1"

データ型: char | string

ヒストグラムのグラフィックス

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`FaceColor` — ヒストグラムのバーの色
`"auto"` (既定値) | `"none"` | RGB 3 成分 | 16 進数のカラーコード | 色の名前

ヒストグラムのバーの色。次の値のいずれかとして指定します。

"none" — バーを塗りつぶしません。
"auto" — ヒストグラムのバーの色を自動で選択します (既定の設定)。
RGB 3 成分、16 進数のカラーコード、色の名前 — バーを指定した色で塗りつぶします。

RGB 3 成分と 16 進数のカラーコードは、カスタム色の指定に便利です。

RGB 3 成分は、色の赤、緑、青成分の強度を指定する 3 要素の行ベクトルです。強度は範囲 [0,1] に含まれていなければなりません。たとえば [0.4 0.6 0.7] のようになります。
16 進数のカラーコードは、ハッシュ記号 (#) で始まり、0 から F の範囲にある 16 進数が 3 つまたは 6 つ続く、文字ベクトルまたは string スカラーです。この値では、大文字と小文字は区別されません。したがって、カラーコード "#FF8800"、"#ff8800"、"#F80"、"#f80" は等価です。

あるいは、一部の一般的な色を名前で指定できます。次の表は、名前が付いた色のオプション、等価な RGB 3 成分、および 16 進数のカラーコードの一覧です。

色の名前	省略名	RGB 3 成分	16 進数のカラーコード
`"red"`	`"r"`	`[1 0 0]`	`"#FF0000"`
`"green"`	`"g"`	`[0 1 0]`	`"#00FF00"`
`"blue"`	`"b"`	`[0 0 1]`	`"#0000FF"`
`"cyan"`	`"c"`	`[0 1 1]`	`"#00FFFF"`
`"magenta"`	`"m"`	`[1 0 1]`	`"#FF00FF"`
`"yellow"`	`"y"`	`[1 1 0]`	`"#FFFF00"`
`"black"`	`"k"`	`[0 0 0]`	`"#000000"`
`"white"`	`"w"`	`[1 1 1]`	`"#FFFFFF"`

以下は、MATLAB^® が多くのタイプのプロットで使用する既定の色に対する RGB 3 成分および 16 進数のカラーコードです。

RGB 3 成分	16 進数のカラーコード	外観
`[0 0.4470 0.7410]`	`"#0072BD"`
`[0.8500 0.3250 0.0980]`	`"#D95319"`
`[0.9290 0.6940 0.1250]`	`"#EDB120"`
`[0.4940 0.1840 0.5560]`	`"#7E2F8E"`
`[0.4660 0.6740 0.1880]`	`"#77AC30"`
`[0.3010 0.7450 0.9330]`	`"#4DBEEE"`
`[0.6350 0.0780 0.1840]`	`"#A2142F"`

例: FaceColor="g"

データ型: single | double | char | string

`FaceAlpha` — ヒストグラムバーの透明度
`0.6` (既定値) | `0` 以上 `1` 以下のスカラー値

ヒストグラムバーの透明度。0 以上 1 以下のスカラー値として指定します。plotSlice は、ヒストグラムのすべてのバーに同じ透明度を使用します。値 1 は完全な不透明を意味し、値 0 は完全な透明 (非表示) を意味します。

例: FaceAlpha=1

データ型: single | double

`LineWidth` — バーの外枠の幅
`0.5` (既定値) | 正の値

バーの外枠の幅。ポイント単位の正の値として指定します。1 ポイントは 1/72 インチです。

例: LineWidth=1.5

データ型: single | double

メモ

ここでは、ヒストグラムのグラフィックスプロパティの一部だけを紹介しています。完全な一覧については、Histogram のプロパティを参照してください。

積み上げヒストグラムのグラフィックス

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`EdgeColor` — 外枠の色
`"flat"` | RGB 3 成分 | 16 進数のカラーコード | `"r"` | `"g"` | `"b"` | ...

外枠の色。"flat"、RGB 3 成分、16 進数のカラーコード、色の名前または省略名として指定します。プロットのバーの数が 150 以下の場合は、既定値は [0 0 0] で黒に対応します。プロットの隣接するバーの数が 150 を超える場合は、既定値は "none" です。

カスタム色の場合は、RGB 3 成分または 16 進数のカラーコードを指定します。

RGB 3 成分は、色の赤、緑、青成分の強度を指定する 3 要素の行ベクトルです。強度は範囲 [0,1] に含まれていなければなりません。たとえば [0.4 0.6 0.7] のようになります。
16 進数のカラーコードは、ハッシュ記号 (#) で始まり、0 から F の範囲にある 16 進数が 3 つまたは 6 つ続く、文字ベクトルまたは string スカラーです。この値では、大文字と小文字は区別されません。したがって、カラーコード "#FF8800"、"#ff8800"、"#F80"、"#f80" は等価です。

色の名前	省略名	RGB 3 成分	16 進数のカラーコード	外観
`"red"`	`"r"`	`[1 0 0]`	`"#FF0000"`
`"green"`	`"g"`	`[0 1 0]`	`"#00FF00"`
`"blue"`	`"b"`	`[0 0 1]`	`"#0000FF"`
`"cyan"`	`"c"`	`[0 1 1]`	`"#00FFFF"`
`"magenta"`	`"m"`	`[1 0 1]`	`"#FF00FF"`
`"yellow"`	`"y"`	`[1 1 0]`	`"#FFFF00"`
`"black"`	`"k"`	`[0 0 0]`	`"#000000"`
`"white"`	`"w"`	`[1 1 1]`	`"#FFFFFF"`
`"none"`	該当なし	該当なし	該当なし	色なし

以下は、MATLAB が多くのタイプのプロットで使用する既定の色に対する RGB 3 成分および 16 進数のカラーコードです。

RGB 3 成分	16 進数のカラーコード	外観
`[0 0.4470 0.7410]`	`"#0072BD"`
`[0.8500 0.3250 0.0980]`	`"#D95319"`
`[0.9290 0.6940 0.1250]`	`"#EDB120"`
`[0.4940 0.1840 0.5560]`	`"#7E2F8E"`
`[0.4660 0.6740 0.1880]`	`"#77AC30"`
`[0.3010 0.7450 0.9330]`	`"#4DBEEE"`
`[0.6350 0.0780 0.1840]`	`"#A2142F"`

例: EdgeColor="red"

例: EdgeColor=[0.6350 0.0780 0.1840]

例: EdgeColor="#D2F9A7"

データ型: single | double | char | string

`LineStyle` — ラインスタイル
`"-"` (既定値) | `"--"` | `":"` | `"-."` | `"none"`

ラインスタイル。次の表に記載されたオプションのいずれかとして指定します。

ラインスタイル	説明	結果として得られるライン
`"-"`	実線
`"--"`	破線
`":"`	点線
`"-."`	一点鎖線
`"none"`	ラインなし	ラインなし

例: LineStyle="--"

データ型: char | string

メモ

ここでは、積み上げヒストグラムのグラフィックスプロパティの一部だけを紹介しています。完全な一覧については、Bar のプロパティを参照してください。

出力引数

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`h` — プロットされたオブジェクトのハンドル
`Figure` オブジェクト | `Histogram` 配列 | `Bar` 配列

プロットされたオブジェクトのハンドル。Figure オブジェクト、Histogram 配列、または Bar 配列として返されます。

入力引数 plotType が "interactive" の場合、plotSlice は h を Figure オブジェクトとして返します。Figure のプロパティの詳細については、Figure のプロパティを参照してください。
plotType が "histogram" の場合、plotSlice は h を各応答変数カテゴリのエントリを含む Histogram 配列として返します。Histogram のプロパティの詳細については、Histogram のプロパティを参照してください。
plotType が "stackedhist" の場合、plotSlice は h を各応答変数カテゴリのエントリを含む Bar 配列として返します。Bar のプロパティの詳細については、Bar のプロパティを参照してください。

バージョン履歴

R2023a で導入

参考

MultinomialRegression | fitmnr | Figure のプロパティ | Histogram のプロパティ | Bar のプロパティ

plotSlice

構文

説明

例

確率のプロット

重ね合わせたヒストグラムのプロット

入力引数

mdl — 多項回帰モデル オブジェクト MultinomialRegression モデル オブジェクト

plotType — 生成するプロットのタイプ "interactive" (既定値) | "histogram" | "stackedhist"

ax — ターゲットの座標軸 Axes オブジェクト

名前と値の引数

ClassToPlot — プロットする応答カテゴリ 応答カテゴリの名前

PredictorToVary — 変化させる予測子 予測子変数の名前

FaceColor — ヒストグラムのバーの色 "auto" (既定値) | "none" | RGB 3 成分 | 16 進数のカラー コード | 色の名前

FaceAlpha — ヒストグラム バーの透明度 0.6 (既定値) | 0 以上 1 以下のスカラー値

LineWidth — バーの外枠の幅 0.5 (既定値) | 正の値

EdgeColor — 外枠の色 "flat" | RGB 3 成分 | 16 進数のカラー コード | "r" | "g" | "b" | ...

LineStyle — ライン スタイル "-" (既定値) | "--" | ":" | "-." | "none"

出力引数

h — プロットされたオブジェクトのハンドル Figure オブジェクト | Histogram 配列 | Bar 配列

バージョン履歴

参考

`mdl` — 多項回帰モデルオブジェクト
`MultinomialRegression` モデルオブジェクト

`plotType` — 生成するプロットのタイプ
`"interactive"` (既定値) | `"histogram"` | `"stackedhist"`

`ax` — ターゲットの座標軸
`Axes` オブジェクト

`ClassToPlot` — プロットする応答カテゴリ
応答カテゴリの名前

`PredictorToVary` — 変化させる予測子
予測子変数の名前

`FaceColor` — ヒストグラムのバーの色
`"auto"` (既定値) | `"none"` | RGB 3 成分 | 16 進数のカラーコード | 色の名前

`FaceAlpha` — ヒストグラムバーの透明度
`0.6` (既定値) | `0` 以上 `1` 以下のスカラー値

`LineWidth` — バーの外枠の幅
`0.5` (既定値) | 正の値

`EdgeColor` — 外枠の色
`"flat"` | RGB 3 成分 | 16 進数のカラーコード | `"r"` | `"g"` | `"b"` | ...

`LineStyle` — ラインスタイル
`"-"` (既定値) | `"--"` | `":"` | `"-."` | `"none"`

`h` — プロットされたオブジェクトのハンドル
`Figure` オブジェクト | `Histogram` 配列 | `Bar` 配列