regression

(No recomendado) Realizar una regresión lineal de las salidas de redes superficiales en los objetivos

No se recomienda el uso de regression. En su lugar, use fitlm (Statistics and Machine Learning Toolbox). Para obtener más información, consulte Historial de versiones.

Sintaxis

[r,m,b] = regression(t,y)

[r,m,b] = regression(t,y,'one')

Descripción

[r,m,b] = regression(t,y) calcula la regresión lineal entre cada elemento de la respuesta de la red y su objetivo correspondiente.

Esta función toma el arreglo de celdas o matriz objetivo T y la salida Y, cada uno con un número de filas de matriz total de N, y devuelve los valores de regresión (R), las pendientes del ajuste de regresión (M) y los interceptos de Y (B) de cada una de las filas de matriz N.

[r,m,b] = regression(t,y,'one') combina todas las filas de la matriz antes de la regresión y devuelve una sola regresión de escalar, una pendiente y los valores de desplazamiento.

Ejemplos

Ajustar un modelo de regresión y representar los valores ajustados frente a los objetivos

Este ejemplo muestra cómo entrenar una red prealimentada y calcular y representar la regresión entre sus objetivos y sus salidas.

Cargue los datos de entrenamiento.

[x,t] = simplefit_dataset;

La matriz de 1 por 94 x contiene los valores de entrada, y la matriz de 1 por 94 t contiene los valores de salida objetivo asociados.

Cree una red neuronal prealimentada con una capa oculta con un tamaño de 20.

net = feedforwardnet(20);

Entrene la red net usando los datos de entrenamiento.

net = train(net,x,t);

Estime los objetivos usando la red entrenada.

y = net(x);

Calcule y represente la regresión entre sus objetivos y salidas.

[r,m,b] = regression(t,y)

r = 
1.0000

m = 
1.0000

b = 
1.0878e-04

plotregression(t,y)

Argumentos de entrada

t — Objetivo

matriz | arreglo de celdas

Objetivos de la red, especificados como una matriz o un arreglo de celdas.

y — Salida

escalar

Salidas de la red, especificadas como una matriz o un arreglo de celdas.

Argumentos de salida

r — Valor de regresión

escalar

Valor de regresión, devuelto como escalar.

m — Pendiente

escalar

Pendiente del ajuste de regresión, devuelta como escalar.

b — Desplazamiento

escalar

Desplazamiento del ajuste de regresión, devuelto como escalar.

Historial de versiones

Introducido en R2010b

R2020b: No se recomienda el uso de regression

No se recomienda el uso de regression. Para ajustar un modelo de regresión lineal, use fitlm (Statistics and Machine Learning Toolbox).

Consulte también

plotregression | confusion | fitlm (Statistics and Machine Learning Toolbox)