statset

创建统计选项结构

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statset statset (statfun) 选择= statset(…) 选择= statset (fieldname1,val1,fieldname2,val2,……) 选择= statset (oldopts,fieldname1,val1,fieldname2,val2,……) 选择= statset (oldopts newopts)

描述

statset如果没有输入参数和输出参数，则显示statistics options结构的所有字段及其可能的值。

statset (statfun)显示字段和默认值所使用的统计和机器学习工具箱™功能statfun。指定statfun使用字符向量、字符串标量或函数句柄。

选择= statset(…)创建一个statistics options结构选项。如果没有输入参数，options结构的所有字段都是一个空数组([])。与指定的statfun，特定于函数的字段为默认值，其余字段为[]。函数特定的字段设置为[]指示函数将为该参数使用其默认值。可用选项,看到输入。

选择= statset (fieldname1,val1,fieldname2,val2,……)创建一个选项结构，其中命名字段具有指定的值。任何未指定的值[]。使用字符向量或字符串标量作为字段名。对于命名值，必须为值输入完整的字符向量或字符串标量。如果为值提供了无效的字符向量或字符串标量，statset使用默认值。

选择= statset (oldopts,fieldname1,val1,fieldname2,val2,……)创建oldopts将命名参数更改为指定的值。

选择= statset (oldopts newopts)结合现有的选项结构，oldopts通过新的期权结构，newopts。任何参数newopts用非空值覆盖相应的参数oldopts。

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`正`，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一个雅可比矩阵作为第二个输出。 `“关闭”` `“上”`
`MaxFunEvals`	允许的目标函数评估的最大数目。正整数。
`麦克斯特`	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)
`健壮的`	(不推荐)调用健壮拟合选项。 `“关闭”` `“上”` `健壮的`不推荐。使用`RobustWgtFun`健壮的拟合。
`RobustWgtFun`	稳健拟合的权函数。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。如果你使用一个函数句柄，给出一个`调优`常数。看到健壮的选项。
`流`	的一个实例`RandStream`类的单元格数组`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`真正的`时，流值必须为标量，或者必须为空。如果`“UseParallel”`是`真正的`和`“UseSubstreams”`是`假`，则Streams参数必须为空，或者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`	参数绑定宽容。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，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。看到健壮的选项。
`UseParallel`	标志，指示合格的函数是否应该使用并行计算工具箱™(PCT)的功能(如果功能可用)。即如果安装了PCT，并且安装了PCT`parpool`在的效果。有效的值`假`(默认值)，用于串行计算和`真正的`，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`RandStream`类。`假`(默认)或`真正的`。当`真正的`，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`	(不推荐)稳健拟合的权重函数。有效的只有当`健壮的`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。看到健壮的选项。 `WgtFun`不推荐。使用`RobustWgtFun`代替。

例子

假设您想要更改函数的默认参数值evfit，它符合数据的极值分布。默认参数值为:

MaxFunEvals: [] MaxIter: [] TolBnd: [] TolFun: [] TolTypeFun: [] TolX: 1.0000e-06 TolTypeX: [] GradObj: [] Jacobian: [] DerivStep: [] FunValCheck: [] Robust: [] RobustWgtFun: [] WgtFun: [] Tune: [] UseParallel: [] UseSubstreams: [] Streams: [] OutputFcn: []

唯一的参数evfit使用的是显示和TolX。要创建一个选项结构，其值为TolX设置为1 e-8,输入:

选项= statset('TolX'，1 -8) %将选项传递给evfit: mu = 1;σ= 1;data = evrnd(μ、σ,1100);paramhat = evfit(数据 ,[],[],[], 选项)

权函数	方程	默认调优常数
`“安德鲁”`	`w = (abs(r)`	1.339
`“bisquare”`(默认)	`w = (abs(r)<1) * (1 - r.^2) ^2`	4.685
`“柯西”`	`w = 1 / (1 + r ^2)`	2.385
`“公平”`	`w = 1 ./ (1 + abs(r))`	1.400
`“休伯”`	`w = 1 ./ max(1, abs(r))`	1.345
`“物流”`	`w = tanh(r) / r`	1.205
`“犯错误”`	`w = 1 * (abs(r)<1)`	2.795
`“welsch”`	`w = exp (- (r ^ 2))`	2.985
`[]`	没有健壮的拟合	- - - - - -

另请参阅

statget

之前介绍过的R2006a

statset

语法

描述

输入参数

例子

更多关于

健壮的选项

另请参阅

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