Esta página aún no se ha traducido para esta versión. Puede ver la versión más reciente de esta página en inglés.

feval

Clase: NonLinearModel

Evalúe la predicción del modelo de regresión no lineal

Sintaxis

ypred = feval(mdl,Xnew1,Xnew2,...,Xnewn)

Descripción

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

Argumentos de entrada

mdl

Modelo de regresión no lineal, construido por.fitnlm

Xnew1,Xnew2,...,Xnewn

Componentes predictores. puede ser uno de:Xnewi

  • Escalar

  • Vector

  • Matriz

Cada componente no escalar debe tener el mismo tamaño (número de elementos en cada dimensión).

Si se pasa solo una matriz, puede ser una tabla, una matriz de DataSet o una matriz de dobles, donde cada columna de la matriz representa un predictor.XnewXnew

Argumentos de salida

ypred

Valores de media previstos en. es del mismo tamaño que cada componente de.XnewypredXnew

Ejemplos

expandir todo

Cree un modelo no lineal para el kilometraje automático basado en los datos.carbig Predecir el kilometraje de un automóvil promedio.

Cargue los datos y cree un modelo no lineal.

load carbig tbl = table(Horsepower,Weight,MPG); modelfun = @(b,x)b(1) + b(2)*x(:,1).^b(3) + ...     b(4)*x(:,2).^b(5); beta0 = [-50 500 -1 500 -1]; mdl = fitnlm(tbl,modelfun,beta0);

Encuentra el kilometraje pronosticado de un auto promedio. Los datos contienen algunas observaciones con, por lo que calcular la media utilizando.NaNnanmean

Xnew = nanmean([Horsepower Weight]); MPGnew = feval(mdl,Xnew)
MPGnew = 21.8073 

Alternativas

predict proporciona las mismas predicciones, pero usa una única matriz de entrada con una observación en cada fila, en lugar de un componente en cada argumento de entrada. también proporciona intervalos de confianza en sus predicciones.Predecir

random predice con ruido añadido.