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Regularización

Regresión del canto, lazo, redes elásticas

Para una mayor precisión y las opciones de función de enlace en los conjuntos de datos de bajo a medio dimensional, ajuste un modelo lineal generalizado con una pena de lazo con lassoglm.

Para un tiempo de cómputo reducido en conjuntos de datos de alta dimensión que caben en el espacio de trabajo MATLAB®, capacite un modelo de clasificación lineal binario, como un modelo de regresión logística regularizada, utilizando fitclinear. También puede entrenar eficientemente un modelo de códigos de salida de corrección de errores multiclase (ECOC) compuesto por modelos de regresión logística utilizando fitcecoc.

Para la clasificación no lineal con datos grandes, entrenar un binario, modelo de clasificación de núcleo de Gauss con regresión logística regularizada usando fitckernel.

Clases

ClassificationLinearLinear model for binary classification of high-dimensional data
ClassificationECOCMulticlass model for support vector machines or other classifiers
ClassificationKernelGaussian kernel classification model using random feature expansion
ClassificationPartitionedLinearCross-validated linear model for binary classification of high-dimensional data
ClassificationPartitionedLinearECOCCross-validated linear error-correcting output codes model for multiclass classification of high-dimensional data

Funciones

lassoglmLasso or elastic net regularization for generalized linear models
fitclinearFit linear classification model to high-dimensional data
templateLinearLinear classification learner template
fitcecocFit multiclass models for support vector machines or other classifiers
predictPredict labels for linear classification models
fitckernelFit Gaussian kernel classification model using random feature expansion
predictPredict labels for Gaussian kernel classification model

Ejemplos y procedimientos

Regularize Poisson Regression

Identify and remove redundant predictors from a generalized linear model.

Regularize Logistic Regression

Regularize binomial regression.

Regularize Wide Data in Parallel

Regularize a model with many more predictors than observations.

Conceptos

Lasso Regularization of Generalized Linear Models

The lasso algorithm produces a smaller model with fewer predictors. The related elastic net algorithm can be more accurate when predictors are highly correlated.