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预测一组点的误差值
错误= predictError(结果,XTable)
(错误,σ)= predictError(结果,XTable)
例子
错误= predictError (结果,XTable)返回中点耦合约束的误差后验均值XTable.
错误= predictError (结果,XTable)
错误
结果
XTable
[错误,σ) = predictError (结果,XTable)也返回后验标准差。
[错误,σ) = predictError (结果,XTable)
σ
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这个示例演示了如何优化一个函数,该函数在求值点的范数大于时抛出错误2.目标函数的误差模型学习这种行为。
2
创建变量命名x1和x2,从-5来5.
x1
x2
-5
5
var1 = optimizableVariable (x1的, 5, 5]);var2 = optimizableVariable (“x2”, 5, 5]);var = [var1, var2];
的范数时,下列目标函数抛出错误x = (x1, x2)超过2:
x = (x1, x2)
函数F = x -x - x2 -根号(4-x - x1^2-x - x2^2);
有趣= @makeanerror;
绘制优化过程中的误差模型和最小目标。优化60次迭代,使错误模型得到良好的训练。为了重现性,设置随机种子并使用“expected-improvement-plus”采集功能。
“expected-improvement-plus”
rng默认的结果= bayesopt (var,有趣“详细”0,“MaxObjectiveEvaluations”现年60岁的...“AcquisitionFunctionName”,“expected-improvement-plus”,...“PlotFcn”, {@plotMinObjective, @plotConstraintModels});
预测直线上各点的误差x1 = x2.如果错误模型是完美的,它就会有价值-1在每一点上x只不过是2,和价值1在其他所有点。
x1 = x2
-1
x
1
x1 = (5:0.5:5) ';x1, x2 =XTable =表(x1, x2);错误= predictError(结果,XTable);normx =√x1。^ 2 + x2。^ 2);(XTable、表(normx、错误))
ans = 21 (x1, x2) normx x4表错误 ____ ____ _______ _________ - 5 5 7.0711 0.94663 -4.5 -4.5 6.364 0.97396 4 4 5.6569 0.99125 -3.5 -3.5 4.9497 1.0033 3 3 4.2426 1.0018 -2.5 -2.5 3.5355 0.99627 2 2 1 2.8284 1.0043 -1.5 -1.5 2.1213 0.89886 1 1.4142 0.4746 -0.5 -0.5 0.70711 0.0042389 0 0 0 0.30187 1.4142 -0.16004 0.5 0.5 0.70711 -0.012397 1 11.51.52.1213 0.88588 2 2 2.8284 1.0872 2.5 2.5 3.5355 0.997 3 3 4.2426 0.99861 3.5 3.5 4.9497 0.98894 4 4 5.6569 0.98941 4.5 4.5 6.364 0.98956 5 5 7.0711 0.95549
BayesianOptimization
贝叶斯优化结果,指定为BayesianOptimization对象。
预测点,指定为一个有D列的表,其中D是问题中的变量数量。函数对这些点进行预测。
数据类型:表格
表格
N
误差耦合约束的平均值,返回为N——- - - - - -1向量,N行数是多少XTable.中点耦合约束的误差后验均值XTable.
bayesopt如果目标函数返回的不是有限实标量,则认为它返回错误。看到目标函数的错误.
bayesopt
误差耦合约束的标准差,返回为N——- - - - - -1向量,N行数是多少XTable.
BayesianOptimization|bayesopt
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