statset

統計オプション構造体の作成

構文

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)

説明

statsetは,入力引数と出力引数がない場合,統計オプション構造体のすべてのフィールドと可能な値を表示します。

statset (statfun)は、统计和机器学习工具箱™の関数statfunで使用するフィールドと既定値を表示します。statfunの指定には,文字ベクトル,字符串スカラーまたは関数ハンドルを使用します。

选择= statset(…)は,統計オプション構造体选项を作成します。入力引数がない場合、オプション構造体のすべてのフィールドは空の配列 (［］)になります。statfunを指定すると,関数固有のフィールドは既定値で,残りのフィールドは［］になります。［］で設定した関数固有のフィールドは,その関数が,そのパラメーター用に既定値を使用することを表します。使用可能な选项については”,入力”を参照してください。

选择= statset (fieldname1，val1，fieldname2，val2,……)は,名前の付いたフィールドに指定された値をもつオプション構造体を作成します。値を指定しない場合はすべて［］にします。フィールド名には字符串スカラーまたは文字ベクトルを使用します。名前付きの値の場合は,その値の完全な文字ベクトルまたは字符串スカラーを入力しなければなりません。値に対して無効な文字ベクトルまたは字符串スカラーが指定された場合,statsetは既定値を使用します。

选择= statset (oldopts,fieldname1，val1，fieldname2，val2,……)は,名前の付いたパラメーターを指定された値に変更したoldoptsのコピーを作成します。

选择= statset (oldopts newopts)は,既存のオプション構造体oldoptsと新しいオプション構造体newoptsを組み合わせます。空でない値をもつnewoptsのパラメーターは,oldoptsの対応するパラメーターを上書きします。

入力引数

`DerivStep`	有限差分導関数計算で使用する相対差分。正のスカラーまたはオプション構造体を使用して関数统计和机器学习工具箱で推定されるパラメーターのベクトルと同じサイズの正のスカラーのベクトル。
`显示`	アルゴリズムで表示される情報量。 `“关闭”`——何の情報も表示しません。 `“最后一次”`——最終出力を表示します。 `“通路”`——いくつかの関数ではコマンドウィンドウに反復出力を表示します。それ以外では最終出力を表示します。
`FunValCheck`	目的関数から,`南`や`正`などの無効な値をチェックします。 `“关闭”` `“上”`
`GradObj`	目的関数が2番目の出力として勾配ベクトルを返すかどうかのフラグ。 `“关闭”` `“上”`
`雅可比矩阵`	目的関数が2番目の出力としてヤコビアンを返すかどうかのフラグ。 `“关闭”` `“上”`
`MaxFunEvals`	可能な目的関数評価の最大回数。正の整数。
`麦克斯特`	反復の最大許容回数。正の整数。
`OutputFcn`	ソルバーは,各反復後にすべての出力関数を呼び出します。 @を使用して指定される関数ハンドル関数ハンドルの细胞配列空の配列(既定の設定)
`健壮的`	(非推奨)ロバスト近似オプションを呼び出します。 `“关闭”` `“上”` 関数`健壮的`は推奨されません。ロバスト近似には`RobustWgtFun`を使用します。
`RobustWgtFun`	ロバスト近似用の重み関数。入力として正規化された残差を受け取り,出力としてロバストな重みを返す,関数ハンドルとしても使用できます。関数ハンドルを使用する場合,定数`调优`を使用します。ロバストオプションを参照してください。
`流`	`RandStream`クラスの単一のインスタンス,または`RandStream`インスタンスの细胞配列。流オプションは一部の関数で使用でき、その関数内でどのストリームを乱数の生成に使用するかを制御します。`“UseSubstreams”`が`真正的`の場合,ストリーム値はスカラーまたは空のいずれかでなければなりません。`“UseParallel”`が`真正的`で,`“UseSubstreams”`が`假`の場合,ストリームの引数が空であるか,その長さが計算に使用するプロセッサの台数と合致していなければなりません。つまり,parpoolが開いている場合はparpoolサイズに等しく,それ以外ではスカラーです。
`TolBnd`	パラメーターの制限許容誤差。正のスカラー。
`TolFun`	目的関数値の終了許容誤差。正のスカラー。
`TolTypeFun`	`TolFun`は,目的関数の許容誤差の絶対値または相対値を指定します。 `“abs”` `“rel”`
`TolTypeX`	`TolX`は,パラメーターの許容誤差の絶対値または相対値を指定します。 `“abs”` `“rel”`
`TolX`	パラメーターの終了許容誤差。正のスカラー。
`调优`	ロバスト近似に使用する調整定数で,重み関数を適用する前に残差を正規化するため使用します。既定値は重み関数に依存します。関数ハンドルとして重み関数を指定する場合、このパラメーターが必要になります。正のスカラー。ロバストオプションを参照してください。
`UseParallel`	使用可能関数が并行计算工具箱™(PCT)の機能を使用するかどうかを示すフラグ。これはその機能が使用できる場合,つまり,PCTがインストールされ,PCT`parpool`が有効な場合のことです。有効な値は,逐次計算では`假`(既定値),並列計算では`真正的`です。
`UseSubstreams`	適格な関数の乱数発生器で`RandStream`クラスの`Substream`プロパティを使用するかどうかを指定するフラグ。`假`(既定)または`真正的`。`真正的`の場合,つまり関数内で高レベル反復を指定すると,`Substream`プロパティを反復値に設定します。この機能は,並列および/または逐次モード計算において,再現性のある乱数ストリームを生成するのに役立ちます。
`WgtFun`	(非推奨)ロバスト近似用の重み関数。`健壮的`が`“上”`の場合にのみ有効です。入力として正規化された残差を受け取り,出力としてロバストな重みを返す,関数ハンドルとしても使用できます。ロバストオプションを参照してください。関数`WgtFun`は推奨されません。代わりに`RobustWgtFun`を使用してください。

例

データの極値分布を近似する,関数evfitの既定の設定のパラメーター値を変更するものとします。既定の設定のパラメーター値は次のとおりです。

statset('evfit') ans = Display: 'off' MaxFunEvals: [] MaxIter: [] TolBnd: [] TolBnd: [] TolTypeFun: [] TolX: 1.0000e-06 TolTypeX: [] GradObj: [] Jacobian: [] derivate step: [] FunValCheck: [] Robust: []

evfitが使用するパラメーターは显示とTolXだけです。TolXの値を1 e-8に設定してオプション構造体を作成するには,以下のように入力します。

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

詳細

すべて折りたたむ

ロバストオプション

重み関数	式	既定の設定の調整定数
`“安德鲁”`	`(b) / (b) / (c) / (c) / (c) / (c) / (c)`	1.339
`“bisquare”`(既定の設定)	`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 = tan (r) / r`	1.205
`“犯错误”`	`W = 1 * (abs(r)<1)`	2.795
`“welsch”`	`w = exp (- (r ^ 2))`	2.985
`［］`	非ロバスト近似	- - - - - -

参考

statget

R2006aより前に導入

statset

構文

説明

入力引数

例

詳細

ロバストオプション

参考

统计和机器学习工具箱ドキュメンテーション

サポート

機械学習をマスターする:MATLABステップ・バイ・ステップガイド