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如何优化变量的回归模型

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西蒙·科赫
西蒙·科赫 2021年8月9日
评论道: 艾伦·韦斯 2021年8月16日
你好,
我已经创建了一个回归模型使用统计和机器学习的工具箱,依赖于6个变量。以工作区导出模型之后,我现在想确定函数的全局最小值使用“surrogateopt”。
我的代码,解决不同的属性在指定的时间间隔,但结果输出的“fval”不会改变。
谁能帮助我解决一下这个问题吗?
objconstr = @ (x) trainedModel.predictFcn(数据);
磅= (-10,-10,-10,-10,-10,-10];
乌兰巴托= [10、10、10、10、10、10];
[x, fval] = surrogateopt (objconstr磅,乌兰巴托);
trainedModel。predictFcn函数的名称
数据表6属性
最好的
西蒙

在回答这个问题。

接受的答案

艾伦·韦斯
艾伦·韦斯 2021年8月9日
我认为你需要联系你的 数据 参数给你 x 论点。是这样的:
函数f = objconstr (x, trainedModel)
% x转换为正确的类型的一个表。
例如,%
mytable = array2table (x,“VariableNames”,…
(“name2”“name1 name3”“name4”“name5”“name6”);%放入适当的名称
y = trainedModel.predictFcn (mytable);
结束
然后调用 surrogateopt 在目标函数 @ (x) objconstr (x, trainedModel) 。
艾伦·韦斯
MATLAB数学工具箱文档
2的评论
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艾伦·韦斯
艾伦·韦斯 2021年8月16日
请执行以下实验。得到 trainedModel 到你的工作区,并确保 objconstr 在MATLAB路径。然后定义 有趣的= @ (x) objconstr (x, trainedModel) 。然后将
x = 0 (1,6);%或任何其他可行点
瓦尔(x) =乐趣
是否这将同样的错误。如果是这样,那么你必须找出原因之前试图优化 有趣的 。如果不是,那么我认为你是好的,使用 有趣的 内部 surrogateopt 。
艾伦·韦斯
MATLAB数学工具箱文档

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