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lassoPlot

跟踪的套索

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语法

lassoPlot (B)
FitInfo lassoPlot (B)
lassoPlot (B FitInfo名称、值)
[ax, figh] = lassoPlot (___)

描述

lassoPlot (B)创建一个跟踪情节中的值B对l1规范的B。

lassoPlot (B,FitInfo)创建一个阴谋的类型取决于数据类型FitInfo和值(如果有的话)PlotType名称-值对。

lassoPlot (B,FitInfo,名称,值)创建一个情节由一个或多个指定附加选项名称,值对参数。

(斧头,figh)= lassoPlot (___)以前,对于任何输入语法,返回一个句柄斧头情节轴,和处理figh图窗口。

输入参数

B

回归系数的一个序列,返回的套索或lassoglm功能。B是一个p——- - - - - -NLambda矩阵,p预测的数量,每一列的B是一组系数套索计算使用一个λ刑罚的价值。

FitInfo

信息控制图:

  • FitInfo是一个结构,特别是回来吗套索或lassoglm- - - - - -lassoPlot创建一个情节的基础上PlotType名称-值对。

  • FitInfo是一个向量,lassoPlot形成了x设在情节的值FitInfo。的长度FitInfo必须等于列数的B。

名称-值参数

指定可选的双参数作为Name1 = Value1,…,以=家,在那里的名字参数名称和吗价值相应的价值。名称-值参数必须出现在其他参数,但对的顺序无关紧要。

R2021a之前,用逗号来分隔每一个名称和值,并附上的名字在报价。

父

轴画情节。

默认值:新的剧情

PlotType

当你指定一个情节类型FitInfo向量或结构:

PlotType 情节
“L1” lassoPlot创建x设在从l1系数的准则B。的x设在顶部的情节包含自由度(df),这意味着非零系数的数量B。

“λ”

当你选择这个值,FitInfo必须是一个结构。

 lassoPlot创建x设在从λ领域的FitInfo。的x设在顶部的情节包含自由度(df),这意味着非零系数的数量B。

“简历”

当你选择这个值,FitInfo必须是一个旨在结构。

  • 为每一个λ,lassoPlot情节估计均方预测误差的新数据对模型拟合套索这个值的λ。

  • lassoPlot情节的误差估计。

如果你包括旨在FitInfo结构,lassoPlot也表明两个特定λ值和绿色和蓝色虚线。

  • 一个绿色,虚线表示的值λ与一个旨在最小均方误差(MSE)。

  • 一个蓝色,虚线表示最大的λ这是在一个标准误差的最小均方误差。这个λ值的稀疏模型与相对较低的MSE。

显示标签为每个情节的传奇人物,类型传奇(显示)在命令窗口中。

默认值:“L1”

PredictorNames

字符串数组或单元阵列特征向量的标签每个系数B。如果的长度PredictorNames小于的行数的B,剩余的标签的默认值。

lassoPlot使用PredictorNames在FitInfo只有:

  • 您创建了FitInfo与调用套索包括一个PredictorNames名称-值对。

  • 你叫lassoPlot没有一个PredictorNames名称-值对。

  • 你包括FitInfo在你的lassoPlot调用。

例如,看到的套索情节与违约情节类型。

默认值:{B1, B2,…}

XScale

  • “线性”线性轴

  • “日志”对数可伸缩轴的

默认值:“线性”,除了“日志”为“简历”情节类型

输出参数

斧头

句柄轴的情节(见轴的外观)。

figh

句柄(见图窗口特殊的对象标识符)。

例子

全部折叠

打开生活的脚本

加载示例数据

负载乙炔

为套索符合设计矩阵的交互。

X = (x1, x2) x3);D = x2fx (X,“互动”);D (: 1) = [];%没有常数项

的x2fx函数返回一个常数项的顺序中的二次模型,线性项和交互项:常数项,x1,x2,x3,x1。* x2,x1。* x3,x2。* x3

使用合适的正则化模型数据套索。

B =套索(D, y);

情节的套索符合系数使用的标签PredictorNames名称-值对。

lassoPlot (B,“PredictorNames”,{x1的,“x2”,“x3”,“x1。* x2”,x1。* x3的,“x2。* x3”});传奇(“显示”,“位置”,“西北”)%显示传奇

MATLAB图

每一行代表一个跟踪B值的一个预测变量:x1,x2,x3,x1。* x2,x1。* x3,x2。* x3。

显示一个数据提示跟踪情节。会显示一个数据提示当鼠标停留在数据的小费。

数据提示显示这些行信息:选择的名称与拟合值系数,一组系数包括L1范数的选择系数,和相应的索引λ。

打开生活的脚本

加载示例数据。

负载乙炔

准备套索符合的数据交互。

X = (x1, x2) x3);D = x2fx (X,“互动”);D (: 1) = [];%没有常数项

合适的正则化模型数据套索。

[B, FitInfo] =套索(D, y);

情节的符合λ情节类型和对数标度。

lassoPlot (B FitInfo“PlotType”,“λ”,“XScale”,“日志”);

MATLAB图

打开生活的脚本

视觉检查旨在各种误差的正规化水平。

加载示例数据。

负载乙炔

创建一个与交互设计矩阵和常数项。

X = (x1, x2) x3);D = x2fx (X,“互动”);D (: 1) = [];%没有常数项

构建套索适合使用10倍交叉验证。包括FitInfo所以你可以绘制结果输出。

rng默认的%的再现性[B, FitInfo] =套索(D, y,“简历”10);

绘制旨在适合。

lassoPlot (B FitInfo“PlotType”,“简历”);传奇(“显示”)%显示传奇

图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象与标题旨在MSE的套索,包含λ,ylabel MSE包含5 errorbar类型的对象,线。一个或多个行显示的值只使用这些对象标记代表MSE误差,LambdaMinMSE Lambda1SE。

绿色圆圈和虚线定位λ以最小交叉验证错误。蓝色的圆和虚线定位与最小交叉验证误差+一个标准误差。

版本历史

介绍了R2011b

另请参阅

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