Flujo de trabajo de regresión

Entrenar modelos de regresión en la aplicación de regresión Learner

Flujo de trabajo para entrenar, comparar y mejorar modelos de regresión, incluyendo el entrenamiento automatizado, manual y paralelo.

Seleccione datos y validación para problema de regresión

Importe datos en regresión Learner desde el espacio de trabajo o los archivos, busque conjuntos de datos de ejemplo y elija Opciones de validación cruzada o de exclusión.

Elija Opciones de modelo de regresión

En el aprendizaje de regresión, entrenar automáticamente una selección de modelos, o comparar y ajustar las opciones de modelos de regresión lineal, árboles de regresión, máquinas de vectores de soporte, modelos de regresión de proceso Gaussiano y conjuntos de árboles de regresión.

Selección de características y transformación de características mediante la aplicación de regresión Learner

Identifique predictores útiles utilizando trazados, seleccione manualmente las entidades que desea incluir y transforme las entidades utilizando PCA en el aprendizaje de regresión.

Evalúe el rendimiento del modelo en aprendizaje de regresión

Compare las estadísticas del modelo y visualice los resultados.

Exportar trazados en aplicación de regresión Learner

Exporte y personalice trazados creados antes y después del entrenamiento.

Exportar modelo de regresión para predecir nuevos datos

Después de entrenar en aprendizaje de regresión, exporte modelos al área de trabajo o genere código.MATLAB^®

Ejemplos de regresión

Entrenar árboles de regresión utilizando la aplicación de regresión Learner

Cree y compare árboles de regresión y exporte modelos entrenados para realizar predicciones para nuevos datos.