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feval

クラス: NonLinearModel

非線形回帰モデルの予測の評価

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構文

ypred = feval(mdl,Xnew1,Xnew2,...,Xnewn)

説明

ypred = feval(mdl,Xnew1,Xnew2,...,Xnewn) は、入力 [Xnew1,Xnew2,...,Xnewn] に対する mdl の予測した応答を返します。

入力引数

mdl

fitnlm で構築される非線形回帰モデル。

Xnew1,Xnew2,...,Xnewn

予測子コンポーネント。Xnewi は次のいずれかです。

  • スカラー

  • ベクトル

  • 配列

非スカラーの各コンポーネントは同じサイズでなければなりません (各次元の要素の数)。

1 つの Xnew 配列だけを渡す場合、Xnew はテーブル、データセット配列または double 配列のいずれかにでき、配列の各列は 1 つの予測子を表します。

出力引数

ypred

Xnew で予測された平均値。ypred は Xnew の各コンポーネントと同じサイズです。

例

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ライブ スクリプトを開く

carbig データに基づいて自動車の燃費のための非線形モデルを作成します。平均的な車の燃費を予測します。

データを読み込んで非線形モデルを作成します。 

load carbig
tbl = table(Horsepower,Weight,MPG);
modelfun = @(b,x)b(1) + b(2)*x(:,1).^b(3) + ...
    b(4)*x(:,2).^b(5);
beta0 = [-50 500 -1 500 -1];
mdl = fitnlm(tbl,modelfun,beta0);

平均的な車の予測された燃費を見つけます。データには、いくつかの欠損 (NaN) 観測値も含まれているため、'omitnan' オプションで mean を使用して平均を計算します。

Xnew = mean([Horsepower Weight],'omitnan');
MPGnew = feval(mdl,Xnew)
MPGnew = 21.8073

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。

参考

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