feval

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。

例

例

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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

入力引数

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非線形回帰モデル。fitnlm を使用して作成した NonLinearModel オブジェクトとして指定します。

新しい入力予測子の値。ベクトル、行列、または table として指定します。

  • 1 つの予測子変数に対する観測値がそれぞれに含まれている複数の入力 Xnew1,Xnew2,...,Xnewn を渡す場合、各入力はベクトルでなければなりません。各ベクトルは同じサイズでなければなりません。予測子変数をスカラーとして指定した場合、feval は他の引数と同じサイズの定数ベクトルにスカラー引数を拡張します。

  • 単一の入力 Xnew1 を渡す場合、Xnew1 は行列または table でなければなりません。

    • Xnew1 が行列である場合、mdl の作成に使用した予測子入力と同じ個数の変数 (列) が同じ順序で含まれていなければなりません。当てはめたモデルで予測子となる予測子変数も Xnew1 にすべて含めなければならないことに注意してください。mdl の作成に使用する変数は、すべて数値でなければなりません。数値予測子をカテゴリカルとして扱うには、fitlmcens の名前と値の引数 CategoricalVars を使用して予測子を指定します。

    • Xnew1 が table である場合、mdl の PredictorNames プロパティの予測子と同じ名前の予測子が含まれていなければなりません。

データ型: single | double | table

出力引数

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Xnew1,Xnew2,...,Xnewn で予測した応答の値。数値ベクトルとして返されます。

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。

バージョン履歴

R2012a で導入

参考

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