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regression

(No recomendado) Realizar una regresión lineal de las salidas de redes superficiales en los objetivos

No se recomienda el uso de regression. En su lugar, use fitlm (Statistics and Machine Learning Toolbox). Para obtener más información, consulte Consideraciones relativas a la compatibilidad.

Descripción

ejemplo

[r,m,b] = regression(t,y) calcula la regresión lineal entre cada elemento de la respuesta de la red y su objetivo correspondiente.

Esta función toma el arreglo de celdas o matriz objetivo T y la salida Y, cada uno con un número de filas de matriz total de N, y devuelve los valores de regresión (R), las pendientes del ajuste de regresión (M) y los interceptos de Y (B) de cada una de las filas de matriz N.

[r,m,b] = regression(t,y,'one') combina todas las filas de la matriz antes de la regresión y devuelve una sola regresión de escalar, una pendiente y los valores de desplazamiento.

Ejemplos

contraer todo

Este ejemplo muestra cómo entrenar una red prealimentada y calcular y representar la regresión entre sus objetivos y sus salidas.

Cargue los datos de entrenamiento.

[x,t] = simplefit_dataset;

La matriz de 1 por 94 x contiene los valores de entrada, y la matriz de 1 por 94 t contiene los valores de salida objetivo asociados.

Cree una red neuronal prealimentada con una capa oculta con un tamaño de 20.

net = feedforwardnet(20);

Entrene la red net usando los datos de entrenamiento.

net = train(net,x,t);

Figure Neural Network Training (29-Aug-2023 21:25:03) contains an object of type uigridlayout.

Estime los objetivos usando la red entrenada.

y = net(x);

Calcule y represente la regresión entre sus objetivos y salidas.

[r,m,b] = regression(t,y)
r = 1.0000
m = 1.0000
b = 1.0878e-04
plotregression(t,y)

Figure Regression (plotregression) contains an axes object. The axes object with title : R=1, xlabel Target, ylabel Output ~= 1*Target + 0.00011 contains 3 objects of type line. One or more of the lines displays its values using only markers These objects represent Y = T, Fit, Data.

Argumentos de entrada

contraer todo

Objetivos de la red, especificados como una matriz o un arreglo de celdas.

Salidas de la red, especificadas como una matriz o un arreglo de celdas.

Argumentos de salida

contraer todo

Valor de regresión, devuelto como escalar.

Pendiente del ajuste de regresión, devuelta como escalar.

Desplazamiento del ajuste de regresión, devuelto como escalar.

Historial de versiones

Introducido en R2010b

contraer todo

R2020b: No se recomienda el uso de regression

No se recomienda el uso de regression. Para ajustar un modelo de regresión lineal, use fitlm (Statistics and Machine Learning Toolbox).

Consulte también

| | (Statistics and Machine Learning Toolbox)