主要内容

Lassoplot.

卢克索契合迹象

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句法

Lassoplot（b）
Lassoplot（B，FitInfo）
Lassoplot（B，FitInfo，姓名，价值）
[斧头，figh] = lassoplot（___）

描述

Lassoplot（B.）创建一个值的迹象表B.反对这L.1规范B.。

Lassoplot（B.那FitInfo.）根据数据类型创建具有类型的绘图FitInfo.和价值，如果有的话plottype.名称值对。

Lassoplot（B.那FitInfo.那名称，价值）创建一个包含一个或多个指定的其他选项的绘图名称，价值对论点。

[斧头那FIGH.] = Lassoplot（___），对于任何先前的输入语法，返回句柄斧头到绘图轴和手柄FIGH.到图形窗口。

输入参数

B.

回归序列的系数适合，如从套索或者lassoglm.职能。B.是A.P.-经过-nlambda.矩阵，其中P.是预测器的数量和每列B.是一组系数套索使用一个计算lambda.罚款价值。

FitInfo.

信息控制绘图：

  • FitInfo.是一种结构，尤其是退回套索或者lassoglm.-Lassoplot.基于此基础创建一个情节plottype.名称值对。

  • FitInfo.是矢量 -Lassoplot.形成X- 从值中的情节的轴FitInfo.。长度FitInfo.必须等于列的数量B.。

名称值对参数

指定可选的逗号分离对名称，价值论点。名称是参数名称和价值是相应的价值。名称必须出现在引号内。您可以以任何顺序指定多个名称和值对参数name1，value1，...，namen，valuen。

'父母'

绘制绘图的轴。

默认：新情节

'plottype'

指定A的绘图类型FitInfo.矢量或结构：

plottype. 阴谋
'l1' Lassoplot.创造了X- 来自XISL.1系数的标准B.。这X绘图顶部的轴上包含自由度（DF.），意味着非零系数的数量B.。

'lambda'

当您选择此值时，FitInfo.必须是一个结构。

 Lassoplot.创造了X- 来自XISlambda.现场FitInfo.。这X绘图顶部的轴上包含自由度（DF.），意味着非零系数的数量B.。

'简历'

当您选择此值时，FitInfo.必须是交叉验证的结构。

  • 对于每一个人lambda.那Lassoplot.绘制模型的新数据的平均平方预测误差的估计套索具有这种价值lambda.。

  • Lassoplot.绘制估计的误差条。

如果您包含交叉验证的FitInfo.结构体，Lassoplot.还表明了两个特定的lambda.有绿色和蓝色虚线的值。

  • 一个绿色，虚线表示值lambda.具有最小交叉验证均方误差（MSE）。

  • 蓝色的虚线表示最伟大的lambda.这在最低MSE的一个标准错误范围内。该λ值使得稀疏性模型具有相对较低的MSE。

在图中的图例中显示每个绘图的标签，类型传奇（'show'）在命令窗口中。

默认：'l1'

'predictornames'

字符串阵列或字符向量的单元数组，以标记每个系数B.。如果长度预测小于行的行数B.，剩余的标签填充默认值。

Lassoplot.用途预测在FitInfo.除非：

  • 你创造了FitInfo.打电话套索包括A.预测名称值对。

  • 你打电话Lassoplot.没有一种预测名称值对。

  • 你包括FitInfo.在你的Lassoplot.称呼。

例如，看到套索绘图具有默认图类型。

默认：{'b1'，'b2'，...}

'xscale'

  • '线性'用于线性X轴

  • '日志'对于对数缩放的X轴

默认：'线性'， 除了'日志'为了'简历'情节类型

输出参数

斧头

把握到情节的轴上（见轴外观）。

FIGH.

掌握到图窗口（见特殊对象标识符）。

例子

全部收缩

打开直播脚本

加载样本数据

加载乙炔

准备套索配合交互设计矩阵。

x = [x1 x2 x3];d = x2fx（x，'相互作用'）;d（：，1）= [];百分比不一年

这X2FX.函数按恒定术语，线性术语和交互条款的顺序返回二次模型：常量项，X1那X2那X3那x1。* x2那x1。* x3， 和x2。* x3

适合使用数据的正则化模型套索。

B =套索（D，Y）;

通过使用标记的系数绘制套索配合预测名称值对。

Lassoplot（B，'predictornames'，{'x1'那'x2'那'x3'那'x1。* x2'那'x1。* x3'那'x2。* x3'}）;传奇（'表演'那'地点'那'西北'）％显示传奇

图包含2个轴。轴1带有套索的系数痕迹图是空的。轴2带有Lasso的系数迹象图的轴2包含6个类型的线路。这些对象表示x1，x2，x3，x1。* x2，x1。* x3，x2。* x3。

每行代表单个预测器变量的B中值的迹线：X1那X2那X3那x1。* x2那x1。* x3， 和x2。* x3。

显示跟踪图的数据提示。将鼠标悬停在数据提示上时，会出现一个数据提示。

数据提示显示这些信息线：具有装配值的所选系数的名称，包括所选系数的一组系数的L1标准，以及相应的Lambda的索引。

打开直播脚本

加载样本数据。

加载乙炔

使用交互准备套索的数据。

x = [x1 x2 x3];d = x2fx（x，'相互作用'）;d（：，1）= [];百分比不一年

适合数据的正则化模型套索。

[b，fitinfo] =套索（d，y）;

与...的契合绘制lambda.绘图类型和对数缩放。

Lassoplot（B，FitInfo，'plottype'那'lambda'那'xscale'那'日志'）;

图包含2个轴。轴1带有套索的系数痕迹图是空的。轴2带有Lasso的系数迹象图的轴2包含6个类型的线路。这些对象代表B1，B2，B3，B4，B5，B6。

打开直播脚本

在视觉上检查各种正则化级别的交叉验证误差。

加载样本数据。

加载乙炔

使用交互创建设计矩阵，无常项。

x = [x1 x2 x3];d = x2fx（x，'相互作用'）;d（：，1）= [];百分比不一年

使用10倍交叉验证构建套索拟合。包括FitInfo.输出，因此您可以绘制结果。

RNG.默认重复性的％[b，fitinfo] =套索（d，y，'简历'，10）;

绘制交叉验证的配合。

Lassoplot（B，FitInfo，'plottype'那'简历'）;传奇（'表演'）％显示传奇

图包含轴。带有标题交叉验证的MSE的套索架的轴包含5型误差栏，线。这些对象代表MSE，带有错误栏，Lambdaminmse，Lambda1se。

绿色圆圈和虚线定位lambda.最小交叉验证错误。蓝色圆圈和虚线定位具有最小交叉验证错误以及一个标准偏差的点。

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