statget

访问统计选项结构中的值

语法

val = statget(选项,参数) val = statget(选项,参数,默认)

描述

val = statget(选项,参数)返回指定的参数值参数在统计选项结构中选项。输入参数是参数名的字符向量或字符串标量。如果参数未定义选项,statget返回[]。您需要只键入足够的前导字符以唯一地定义参数名称。statget忽略参数名称的情况。适用于可用选项，见输入。

val = statget(选项,参数,默认)返回默认的如果在优化选项结构中未定义指定的参数选项。

输入参数

`DerivStep`	用于有限差分导数计算的相对差分。一个正标量，或与使用选项结构的统计和机器学习工具箱函数估计的参数向量大小相同的正标量向量。
`显示`	算法显示的信息量。 `“关闭”`-不显示任何信息。 `“最后一次”`- 显示最终输出。 `“通路”`-在某些功能的命令窗口中显示迭代输出;否则将显示最终输出。
`FunValCheck`	检查无效值，例如`南`或者`INF.`，从目标函数。 `“关闭”` `“上”`
`GradObj`	标志目标函数是否返回一个梯度向量作为第二个输出。 `“关闭”` `“上”`
`雅可比矩阵`	标志目标函数是否返回雅可比作为第二个输出。 `“关闭”` `“上”`
`MaxFunEvals`	允许的目标函数评估的最大数目。正整数。
`maxiter.`	允许的最大迭代次数。正整数。
`OutputFcn`	求解器在每次迭代后调用所有输出函数。使用@指定的函数句柄带有函数句柄的单元格数组空数组(默认)
`强壮的`	调用强大的配件选项。 `“关闭”` `“上”`
`RobustWgtFun`	稳健拟合的权重函数。有效的只有当`强壮的`是`“上”`。也可以是一个函数句柄，它接受规范化的残差作为输入，并返回健壮的权重作为输出。 `'Bisquare'` `'安德鲁斯'` `“柯西”` `'公平的'` `'huber'` `“物流”` `“犯错误”` `'脑袋'`
`溪流`	的一个实例`RandStream`类，或小区数组`RandStream`实例。Streams选项被一些函数接受，用来控制在函数中生成随机数时使用哪些流。如果`“UseSubstreams”`是`真的`，Streams值必须是标量，或者必须为空。如果`“UseParallel”`是`真的`和`“UseSubstreams”`是`假`，然后流参数必须为空，或其长度必须与计算中使用的处理器数量匹配：等于parpool如果一个大小parpool是开放的，否则为标量。
`TolBnd`	参数绑定公差。积极的标量。
`TolFun`	目标函数值的终止容忍度。积极的标量。
`TolTypeFun`	使用`TolFun`绝对或相对目标函数容差。 `“abs”` `“rel”`
`toltypex.`	使用`TolX`绝对或相对参数公差。 `“abs”` `“rel”`
`TolX`	参数的终止公差。积极的标量。
`调优`	在应用权重函数之前，在鲁棒拟合中用于对残差进行归一化的调谐常数。默认值取决于权重函数。如果将权重函数指定为函数句柄，则需要此参数。积极的标量。
`UseParallel`	如果能力可用，则指示符合条件功能是否应使用并行计算工具箱™（PCT）的功能。也就是说，如果安装了PCT和PCT`parpool`在的效果。有效的值`假`（默认），串行计算，和`真的`，用于并行计算。
`UseSubstreams`	标志，指示是否应该使用符合条件的函数中的随机数生成器`Substream`财产的财产`RandStream`类。`假`(默认)或`真的`。当`真的`，函数内的高级迭代将设置`Substream`属性设置为迭代的值。这种行为有助于在并行和/或串行模式计算中生成可重复的随机数流。
`WgtFun`	稳健拟合的权重函数。有效的只有当`强壮的`是`“上”`。也可以是一个函数句柄，它接受规范化的残差作为输入，并返回健壮的权重作为输出。 `'Bisquare'` `'安德鲁斯'` `“柯西”` `'公平的'` `'huber'` `“物流”` `“犯错误”` `'脑袋'`

例子

的值返回显示统计选项来自所谓的结构的参数my_options。

val = statget (my_options,“显示”)

元素的值显示统计选项来自所谓的结构的参数my_options（如前面的例子）。如果是显示参数是未定义的,statget返回的值“最后一次”。

optnew = statget (my_options,“显示”,“最终”);

另请参阅

statset

在R2006A之前介绍

统计和机器学习工具箱文档

金宝app

掌握机器学习:一个循序渐进的指南与MATLAB

下载电子书