このページの内容は最新ではありません。最新版の英語を参照するには、ここをクリックします。
selectModels
クラス: RegressionLinear
近似済み正則化線形回帰モデルの選択
説明
入力引数
出力引数
例
ヒント
複数の線形回帰予測モデルを作成する方法の 1 つに、次のようなものがあります。
データの一部をテスト用にホールドアウトします。
fitrlinear
を使用して線形回帰モデルに学習をさせます。名前と値のペアの引数'
Lambda
'
を使用して正則化強度のグリッドを指定し、学習データを与えます。fitrlinear
は 1 つのRegressionLinear
モデル オブジェクトを返しますが、これには各正則化強度に対するモデルが含まれています。各正則化モデルの品質を判断するため、返されたモデル オブジェクトとホールドアウトされたデータを
loss
などに渡します。満足できる正則化モデルのサブセットのインデックス (
idx
) を識別し、返されたモデルとインデックスをselectModels
に渡します。selectModels
は 1 つのRegressionLinear
モデル オブジェクトを返しますが、これにはnumel(idx)
個の正則化モデルが含まれています。新しいデータのクラス ラベルを予測するため、データと正則化モデルのサブセットを
predict
に渡します。
バージョン履歴
R2016a で導入