MATLAB的答案

表变量的散点图和关联

27日视图(30天)
MBUNYA NERVILLE安阳
MBUNYA NERVILLE安阳 约23小时前
回答: 前任“老板”Pratyush约17小时前
跑:
你好
Q = readtable (“DA.xlsx”)
Q =20×18个表
Tam 阿兹 中电控股 Dp DH DN 海尔哥哥 “大酒店” Pw Sd Prs WD 西弗吉尼亚州 广告 ZT型 拉 罗 艾尔 ____ ____ ____ ____ ___ ___ ___ ___ ____ __ _____ ___ ___ ____ ___ _____ ______ ___3.44 21.8 22.7 -143年41 0 0 0 0 0 916.2 294 155 0.11 4.156 9.2632 3.37 707 22.5 -126 21.4 - 21.7 0 0 0 0 0 915.7 291 144 0.11 4.156 9.2632 21.3 707 22 -118 0 0 0 0 0 0 0.11 915.5 299 0.9 132 3.3 21.1 4.156 9.2632 707 21.8 -114 0 0 0 0 0 0 0.11 915.7 301 0.9 118 3.26 20.9 4.156 9.2632 707 21.6 -113 0 0 0 0 0 0 0.11 915.9 295 0.7 104 3.22 4.156 9.2632 707 21.7 -113 0 21 7 0 0 7 0 0.11 916.1 290 0.6 91 3.16 4.156 9.2632 707 22.2 -115 0 21 81 27 27 84 3.12 0 -118 916.7 295 0.5 707 0.11 77 4.156 9.2632 23.6 13.4 3.14 21.5 183 168 134 190 0 917.4 0.3 - 0.11 64 4.156 - 9.2632 707 25 -125 3.2 22.2 21.8 311 272 214 311 0 707 26 -136 917.5 102 0.9 - 0.11 4.156 - 9.2632 20.1 - 21.4 457 371 347 0 917 120 457 3.27 1.1 - 0.11 4.156 - 9.2632 707 27 -154 3.32 21.8 21.1 536 465 365 536 0 707 27.6 178 916.4 133 1.1 - 0.11 4.156 - 9.2632 22.6 21 566 508 488 566 3.36 0 915.8 28 154 1.2 0.11 4.156 - 9.2632 707 27.6 151 30.5 3.38 21.2 506 442 441 506 0 915 175 1.2 0.11 4.156 - 9.2632 707 27.5 134 42.7 914.4 3.39 21.3 361 360 354 361 0 199 41 1.1 - 0.11 4.156 - 9.2632 707 27.2 124 32.4 3.43 21.2 313 246 211 313 0 914 218 1.3 - 0.11 4.156 - 9.2632 707 26.6 118 17.8 21 209 119 98 221 3.46 0 65 913.8 233 1.6 - 0.11 4.156 - 9.2632 707
x = [Q.Tam Q.Az、Q.Clp Q.Dp, Q.DH, Q.DN, Q。海尔哥哥,问。Pw,Q.Sd,Q.Prs,Q.WD,Q.WV,Q.AD, Q.ZT, Q.La, Q.Lo, Q.Al];
y = [Q.GH];
mdl = fitlm (x, y)
警告:回归设计矩阵是在机器精度等级不足。
mdl =
线性回归模型:y ~ 1 + x1 + x2 + x3 + x4 + x5 + x6 + x7 +×8 + x9 + x10 + x11 + x12 + * 13 + x14 + x15 + x16 + x17估计系数:估计 SE tStat pValue __________ ________ _____ _____ (拦截)0 0南南x12.0783 5.6941 0.36499 0.7501x20.0055895 0.018668 0.29942 0.79287x3-0.079915 0.20744 -0.38525 0.73717x4-4.7595 6.9256 -0.68723 0.56293x51.044 0.053721 19.434 0.0026374x6-0.068095 0.062486 -1.0898 0.38962x7-0.0045757 0.0573 -0.079855 0.94362的混合体22.631 45.981 0.49218 0.67131x90 0南南x100.84604 3.6954 0.22894 0.84019x11-0.033195 0.032357 -1.0259 0.41281x12-9.5612 9.7954 -0.97609 0.43196* 130 0南南x14英寸0.043679 0.14711 0.29692 0.79452连接0 0南南乘160 0南南x17-1.1029 4.9284 -0.22378 0.84371的观测数量:20日误差自由度:7根均方误差:3.03平方:1,调整平方:1 f统计量与常数模型:7.6 e + 03,假定值= 3.38 e-13
corrplot (Q)
错误使用corrplot
一个或多个变量没有变化。相关定义。
* 13,请为什么pvalue X9 X15, X16 X17即使X17返回NaN和没有同样的价值观。?
还怎么走怎么走散点图和我如何解决输入变量与输出GH的相关性?

在回答这个问题。

答案(1)

前任“老板”Pratyush
一些功能像DH, DN是高度相关的。这可能会导致问题在训练。你可以找到相关性如下——特性和想象
相关系数= corrcoef (x);
显示亮度图像(corr)
colorbar
它看起来像这样。黄色意味着高度相关。您可以有选择地删除一些功能与其他特性高度相关,并与新的数据重新训练模型。

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找到更多的在散点图在帮助中心和文件交换

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