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Para una mayor precisión en conjuntos de datos de baja dimensión a media dimensión, ajuste un modelo de regresión lineal utilizando .fitlm
Para reducir el tiempo de cálculo en conjuntos de datos de alta dimensión, ajuste un modelo de regresión lineal mediante .fitrlinear
Train regression models to predict data using supervised machine learning | |
Alumno de regresión | Train regression models to predict data using supervised machine learning |
LinearModel | Modelo de regresión lineal |
CompactLinearModel | Compact linear regression model |
RegressionLinear | Linear regression model for high-dimensional data |
RegressionPartitionedLinear | Cross-validated linear regression model for high-dimensional data |
What Is a Linear Regression Model?
Regression models describe the relationship between a dependent variable and one or more independent variables.
Ajuste un modelo de regresión lineal y examine el resultado.
In stepwise regression, predictors are automatically added to or trimmed from a model.
Reduce Outlier Effects Using Robust Regression
Fit a robust model that is less sensitive than ordinary least squares to large changes in small parts of the data.
Choose a regression function depending on the type of regression problem, and update legacy code using new fitting functions.
Summary of Output and Diagnostic Statistics
Evaluate a fitted model by using model properties and object functions.
Wilkinson notation provides a way to describe regression and repeated measures models without specifying coefficient values.
Import and prepare data, fit a linear regression model, test and improve its quality, and share the model.
Interpretar resultados de regresión lineal
Mostrar e interpretar estadísticas de salida de regresión lineal.
Linear Regression with Interaction Effects
Construct and analyze a linear regression model with interaction effects and interpret the results.
Linear Regression Using Tables
This example shows how to perform linear and stepwise regression analyses using tables.
Linear Regression with Categorical Covariates
Perform a regression with categorical covariates using categorical arrays and
fitlm
.
Train linear regression model using fitlm
to analyze
in-memory data and out-of-memory data.
Partial least squares (PLS) constructs new predictor variables as linear combinations of the original predictor variables, while considering the observed response values, leading to a parsimonious model with reliable predictive power.
Regresión parcial de mínimos cuadrados y regresión de componentes principales
Este ejemplo muestra cómo aplicar la regresión parcial de mínimos cuadrados (PLSR) y la regresión de componentes principales (PCR), y describe la eficacia de los dos métodos.