主要内容

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红色的神经元

视网膜神经元para regresión

关于神经结构的模型关于大脑过程的思考和思考的模型información。Los modelos de redes neuralales de regresión disponibles en统计和机器学习工具箱™son redes neuralales predictivas interconnectada en las puede ajustar el tamaño de las capas interconnectada y modificar las funciones de activación de las mismas。

Para entrrenar un modelo de red neuronal de regresión, utilice la app回归的学习者.Para mayor flexibilidad, entrene un modelo de red neuronal de regresión mediantefitrnetEn la interfaz de línea突击队。在此之前,在此之前,在此之前,在此之前,在此之前,在此之前,在此之前,在此之前,在此之前,在此之前,在此预测

Si desea crear redes de深度学习más complejas y cuenta con深度学习工具箱™,puede probar la app深度网络设计器(深度学习工具箱)

应用程序

回归的学习者 使用监督机器学习训练回归模型来预测数据

一些必要

expandir待办事项

fitrnet 训练神经网络回归模型
紧凑的 减小机器学习模型的尺寸
石灰 局部可解释模型不可知解释(LIME)
partialDependence 计算部分依赖关系
plotPartialDependence 创建部分依赖图(PDP)和个别条件期望图(ICE)
沙普利 沙普利值
crossval 交叉验证机器学习模型
kfoldLoss 交叉验证分区回归模型的损失
kfoldPredict 在交叉验证回归模型中预测观察结果的响应
kfoldfun 回归的交叉验证函数
损失 回归神经网络的损失
resubLoss 再置换回归损失
预测 利用回归神经网络预测反应
resubPredict 使用训练回归模型预测训练数据的响应

Objetos

RegressionNeuralNetwork 神经网络回归模型
CompactRegressionNeuralNetwork 紧凑的神经网络回归模型
RegressionPartitionedModel 交叉验证回归模型

特马