回帰学習器を用いた結果の整理について

回帰学習器を用いて画像のような結果が得られたのですが,偏回帰係数,切片,残差を数値として示している項目はどれでしょうか.また,別の方法で取得する事が出来る場合はその方法を教えてください．

Answer 1

[Takashi Ueno]

SVM回帰をご利用の様子ですが、カーネルは何をご利用でしょうか？

線形カーネル以外をご利用の場合、主問題の回帰係数は求められません。

線形カーネルをご利用の場合、'Beta'プロパティに係数が格納されます。

カーネルによらず、バイアス項は'Bias'プロパティに格納されます。

RegressionSVM クラス

https://jp.mathworks.com/help/stats/regressionsvm-class.html

非線形 SVM 回帰: 双対問題の式

https://jp.mathworks.com/help/stats/understanding-support-vector-machine-regression.html#buyrzme

残差については、predictメソッド(や、再代入予測の場合はresubPredictメソッド)で予測した結果と真の結果から算出すればよいかと思いますが、

resubLossメソッドで再代入損失が求められますので、用途によってはこちらも利用できるかと思います。

https://jp.mathworks.com/help/stats/regressionsvm.resubloss.html