机械学习关する质问と回答
问并回答
回答laura Martinez Molera
回帰学习器アプリすべて
Matlab®コミュニティやs金宝appimulink®コミュニティからいくつの质问も回答します。
今回の，回帰アプリににをいいます。アプリアプリの概要概要についてについて说明しししててからからからから，，，，，，
1.回帰学习器时データで使用かか？
2.学习时间するにどうしよいですか？
3.复数モデル结果アプリでできる用プロットどう解釈すればよいばよいか？
4.（rmse）ががのをしましが，他にすべきべきことはますますか？
5.新しいデータをにはどうたらですかか？
matlabののの回帰学习器の质问回答します。回帰一般一般に关するんんんんん
2017年年年年年エンジニアや科学に提供ささいますます。。回帰回帰回帰分析分析は，変数変数と数値数値的的なな応答のの关系关系をを理解理解するに役立ち役立ち役立ち役立ち役立ち役立ち役立ちなどのに适用する。。
的に回帰アプリを使用使用で，コードせずずにに対话対话的的に回帰モデルモデルを构筑构筑し，モデルの精度精度精度精度性能をに比较する。。
回帰学习器惯れいないは，に役立つのデモビデオをご覧ください。
他机械アプリケーション同様に时系列データをアプリで前前にに，，前前前处理处理を行い，，データデータををクリーンクリーンににししてておくおくことことことことが重要。これこれこれこれスケールでの化，データのな重复データデータ欠损欠损データのの处理，その他他必要ににに応じ応じ
回帰学习器は学习速度を上げる方法があります。ここででは，アプリアプリ自体の技术技术ににに焦点
提案1：回帰モデルの学习をするする
提案2：ホールドホールド検证をするする
お使いデータに大きい场合は，検证オプション使用しいるかかかどうかかかををご确认确认ください。。回帰回帰学习器でで新しいセッションをを交差検证が选択さます。
交差検证は，データをk分割しモデル学习行い，の分割の平均テスト误差するするののにに役立ち役立ち役立ちますます。この手法手法はは，，他他ののオプションオプションとと比较比较しししして过の防止防止防止防止するため中小のセットでは机能します。
ホールドアウト検证，スライダー使用て，，セットとして使用するのを选択选択することができことができことができことができますます。アプリアプリ，，学习学习セットセットモデルモデルの学习をを行い，，テストされるデータ一部のみ基する，アウト検证検证は，特に大大规模ななデータセットにに适し适し
もちろん，検证行わことできが，场合，学习データへへの过适合适合は回避できでき
交差検证新しいを开始するときで选択され。。
提案3：特定ののみでの学习行う行う
提案4：学习学习をスリムする
十分なするにはどうしたらかといういうよく议论议论さされれれますががここここでで重要重要重要ななののは，正しいデータデータデータにあるかかかかかどうどうどうどうどういうことかもしれませんこのようようデータの削减によって时间短缩ささせることができことができことができことができますますが，，ながらながらデータデータののややデータ表现にには注意注意するに行うある，他选択肢ある场合行わないようにします。
これは质问。読み込んデータ学习たの结果结果を解釈するにには，，いくつかのの手顺手顺
手顺1：平方根平均二乘が最小モデルを见つける
rmseは予测と各で観测されのの距离，，つまりつまり，，，これらのののの広がり広がり広がりををを测定测定测定しますます。。このこのアプリアプリアプリアプリ
手顺2：モデルモデル调查する
rmse rmseは太字にていて四角でれています。。
応答プロット
予测と実际プロット
[予测のプロットプロットはモデルの性能确认のます。。モデルのの予测ささた応答応答が，，実际の真の応答応答プロットされれますますますますますます，予测たが観测された値と同じためためすべてすべてのの点点点がが対角上上にに并ぶ并ぶことになりことになります。。しかし，，现実现実现実现実はそうそうそうそうなりなりなりませませませませませ位置，ので大まか左右対称になるよう分散をを目标目标ににしししますます。プロットででパターンパターンをを検出検出ししたた场合场合，，モデルモデルモデルモデルが改良であることことことことか，なオプション使用ことでをより性の高いものものにするする。。。
[予测実际プロット]はは回帰のを化するのに。。
データの学习を行っ评価评価，ののハイパーパラメーターを调整するすることで，，最高ののの性能性能
モデルにハイパラメーター値を自动选択して求めるに，パーパラメーター影响はモデルによってためため初期モデルででな性能性能をを得得得られられないががありありますます。。この场合场合，复数复数のタイプのモデルモデルハイ
に学习最适されたモデル使用して新しいでで予测予测をを行う行う行うににはは，，，モデルモデルををを别别别ののの场所にににに送る送る送る送る必要必要必要必要がががががががありありますありありあり。。Matlabコードコードコードコード生成たりすることができことができことができことができますますますます，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，からからからそこををををををができます。