主要内容

回归

用于监督学习的线性、广义线性、非线性和非参数技术

回归模型描述了响应(输出)变量和一个或多个预测(输入)变量之间的关系。统计和机器学习工具箱™允许您拟合线性、广义线性和非线性回归模型,包括逐步模型和混合效应模型。拟合模型后,可以使用它来预测或模拟响应,使用假设检验评估模型拟合,或使用图来可视化诊断、残差和交互效果。

统计和机器学习工具箱还提供了非参数回归方法,以适应更复杂的回归曲线,而无需指定响应和具有预定回归函数的预测因子之间的关系。您可以使用训练过的模型预测新数据的响应。高斯过程回归模型还允许您计算预测区间。

点击进入示例,线性混合效果模型工作流。

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