主要内容

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函数宏指令

各予測子にいて1ず入力を使用して一般化線形回帰モデルの応答を予測

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構文

ypred = feval(mdl,Xnew1,Xnew2，…，xnewwn)

説明

例

ypred=函数宏指令(mdl，Xnew1 Xnew2,…,Xnewn）は，新しい入力予測子Xnew1 Xnew2,…,Xnewnに対するmdlの予測応答を返します。

例

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ラ@ @ブスクリプトを開く

一般化線形回帰モデルを作成し，入力デ，タ範囲に対する応答をプロットします。

基となる2の予測子X (: 1)およびX (:, 2)のポアソン乱数を使って標本デ，タを生成します。

rng (“默认”）%用于再现性Rndvars = randn(100,2);X = [2 + rndvars(:，1)，rndvars(:，2)];= exp(1 + X*[1;2]);Y = poissrnd(mu);

ポアソンデ，タの一般化線形回帰モデルを作成します。

mdl = fitglm(X,y，'y ~ x1 + x2'，“分布”，“泊松”）;

X (: 1)およびX (:, 2)の値範囲を生成し，それぞれの値での予測をプロットします。

[Xtest1, Xtest2] = meshgrid (min (X(: 1)): 5:马克斯(X(: 1)),最小值(X (:, 2)): 5: max (X (:, 2)));Z = feval(mdl,Xtest1,Xtest2);冲浪(Xtest1 Xtest2, Z)

图中包含一个轴对象。axis对象包含一个surface类型的对象。

入力引数

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一般化線形回帰モデル。fitglmまたはstepwiseglmを使用して作成したGeneralizedLinearModelオブジェクト，または紧凑的を使用して作成したCompactGeneralizedLinearModelオブジェクトとして指定します。

新しい予測子の値。ベクトル、行列、table またはデータセット配列を指定します。

  • 1の予測子変数に対する観測値がそれぞれに含まれている複数の入力Xnew1 Xnew2,…,Xnewnを渡す場合，各入力はベクトルでなければなりません。各ベクトルは同じサ@ @ズでなければなりません。予測子変数をスカラ，として指定した場合，函数宏指令は他の引数と同じサ▪▪ズの定数ベクトルにスカラ▪▪引数を拡張します。

  • 単一の入力Xnew1を渡す場合，Xnew1は表，デ，タセット配列，または行列でなければなりません。

    • Xnew1が表またはデ，タセット配列である場合，mdlのPredictorNamesプロパティと同じ予測子名をも予測子が含まれていなければなりません。

    • Xnew1が行列である場合，mdlの作成に使用した予測子入力と同じ個数の変数(列)が同じ順序で含まれていなければなりません。あてはめたモデルで予測子としては使用しなかった予測子変数もXnew1に含めなければならないことに注意してください。また，mdlの作成に使用する変数は，すべて数値でなければなりません。数値予測子をカテゴリカルとして扱うには，mdlを作成するときに名前と値のペアの引数“CategoricalVars”を使用して予測子を指定します。

デ，タ型:单|双|表格

出力引数

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Xnew1 Xnew2,…,Xnewnで予測した応答の値。数値ベクトルとして返されます。

二項モデルの場合，函数宏指令は1をBinomialSizeパラメ，タ，として使用するため，ypredの値は予測確率です。試行の成功回数を返すには，関数预测を使用し，名前と値のペアの引数“BinomialSize”を使用して試行の回数を指定します。

オフセットのあるモデルの場合，函数宏指令はオフセット値として0を使用します。モデルを近似する際に使用するオフセット値を指定するには，関数预测，および名前と値のペアの引数“抵消”を使用します。

ヒント

  • 数学的な観点からは，回帰オブジェクトは応答と予測子の間の関係を推定する関数です。関数函数宏指令を使用すると，matlab®の関数と同じようにオブジェクトを機能させることができます。関数入力を受け入れる別の関数(fminsearchや积分など)に函数宏指令を渡すことができます。

  • 表またはデ，タセット配列から作成したモデルを使用すると，函数宏指令をより簡単に使用できます。新しい予測子デ，タがある場合，表または行列を作成せずに，その予測子デ，タを函数宏指令に渡すことができます。

代替機能

  • 预测の名前と値のペアの引数“抵消”と“BinomialSize”に既定値を使用した場合，预测の予測結果は函数宏指令と同じになります。これらの引数に他の値を指定した場合，予測値は異なる場合があります。関数预测は，予測に対する信頼区間も返します。関数预测は,各予測子変数に1つの入力が対応する複数の入力引数ではなく,すべての予測子変数を格納する単一の入力引数を受け入れることに注意してください。

  • 随机は，ノ。

拡張機能

バ，ジョン履歴

R2012aで導入

参考

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トピック