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feval

Predecir las respuestas del modelo de regresión lineal utilizando una entrada para cada predictor

Descripción

ejemplo

ypred = feval(mdl,Xnew1,Xnew2,...,Xnewn) Devuelve la respuesta pronosticada de los nuevos predictores de entrada.mdl[Xnew1,Xnew2,...,Xnewn]

Ejemplos

contraer todo

Ajuste un modelo de kilometraje al conjunto de datos, incluido el predictor categórico.carsmallYear Superponer curvas ajustadas en un gráfico de dispersión de los datos.

Cargue el conjunto de datos y ajuste el modelo.

load carsmall tbl = table(MPG,Weight); tbl.Year = categorical(Model_Year); mdl = fitlm(tbl,'MPG ~ Year + Weight^2');

Cree un gráfico de dispersión de versus, agrupado por.MPGWeightYear

gscatter(tbl.Weight,tbl.MPG,tbl.Year);

Trazar curvas de las predicciones del modelo para los distintos años y pesos mediante el uso de.FEVAL

w = linspace(min(tbl.Weight),max(tbl.Weight))'; line(w,feval(mdl,w,'70'),'Color','r') line(w,feval(mdl,w,'76'),'Color','g') line(w,feval(mdl,w,'82'),'Color','b')

Argumentos de entrada

contraer todo

Objeto de modelo de regresión lineal, especificado como un objeto creado mediante o, o un objeto creado medianteLinearModelfitlmstepwiselmCompactLinearModel compact.

Nuevos valores predictores, especificados como un vector, matriz, tabla o matriz de conjunto de datos.

  • Si pasa varias entradas y cada una incluye observaciones para una variable predictora, cada entrada debe ser un vector.Xnew1,Xnew2,...,Xnewn Cada vector debe tener el mismo tamaño. Si especifica una variable predictora como un escalar, feval expande el argumento escalar en un vector constante del mismo tamaño que los demás argumentos.

  • Si pasa una sola entrada, debe ser una tabla, una matriz de DataSet o una matriz.Xnew1Xnew1

    • Si es una matriz de tabla o DataSet, debe contener predictores que tengan los mismos nombres de predictor que en la propiedad de.Xnew1PredictorNamesmdl

    • Si es una matriz, debe tener el mismo número de variables (columnas) en el mismo orden que la entrada de predictor utilizada para crear.Xnew1mdl Tenga en cuenta que también debe contener las variables predictoras que no se utilizan como predictores en el modelo ajustado.Xnew1 Además, todas las variables utilizadas en la creación deben ser numéricas o lógicas.mdl Para tratar los predictores numéricos como categóricos, identifique los predictores utilizando el argumento de par nombre-valor al crear.'CategoricalVars'mdl

Tipos de datos: single | double | table

Argumentos de salida

contraer todo

Valores de media previstos en, devueltos como un vector numérico.Xnew1,Xnew2,...,Xnewn

Sugerencias

  • Un objeto es, matemáticamente, una función que estima la relación entre la respuesta y los predictores.LinearModel La función permite que un objeto se comporte como una función.FEVALMATLAB® Puede pasar a otra función que acepte una entrada de función, como y.FEVALfminsearchintegral Además, puede ser más sencillo de usar con un modelo creado a partir de una matriz de tabla o DataSet.FEVAL Cuando tenga nuevos Datos predictores, puede pasarlos sin crear una tabla o matriz.FEVAL

Funcionalidad alternativa

  • predict proporciona las mismas predicciones que mediante un único argumento de entrada con una observación en cada fila, en lugar de varios argumentos de entrada con una entrada para cada variable predictora. también proporciona intervalos de confianza en sus predicciones.FEVALPredecir

  • random predice las respuestas con ruido añadido.

Introducido en R2012a