主要内容

广义线性回归

具有各种分布和链接函数的广义线性回归模型，包括逻辑回归

为了提高低维到中维数据集的准确性和链接函数的选择，使用拟合一个广义线性回归模型fitglm．对于多项逻辑回归，拟合模型使用fitmnr．

为了减少在高维数据集上的计算时间，使用训练一个二元线性分类模型，如逻辑回归模型fitclinear．您还可以有效地训练由逻辑回归模型组成的多类纠错输出代码(ECOC)模型fitcecoc．

对于大数据的非线性分类，利用逻辑回归训练一个二元高斯核分类模型fitckernel．

块

ClassificationLinear预测 利用线性分类模型对观测数据进行分类

功能

全部展开

创建GeneralizedLinearModel对象

fitglm 建立广义线性回归模型
stepwiseglm 通过逐步回归建立广义线性回归模型

创建CompactGeneralizedLinearModel对象

紧凑的 紧凑广义线性回归模型

从广义线性模型中添加或删除项

addTerms 在广义线性回归模型中增加项
removeTerms 从广义线性回归模型中去除项
一步 通过增减项改进广义线性回归模型

预测的反应

函数宏指令 对每个预测器使用一个输入来预测广义线性回归模型的响应
预测 预测广义线性回归模型的响应
随机 用随机噪声模拟广义线性回归模型的响应

评价广义线性模型

coefCI 广义线性回归模型系数估计的置信区间
coefTest 广义线性回归模型系数的线性假设检验
devianceTest 广义线性回归模型的偏差分析
partialDependence 计算部分依赖关系

可视化广义线性模型和汇总统计

plotDiagnostics 广义线性回归模型的图观测诊断
plotPartialDependence 创建部分依赖图(PDP)和个别条件期望图(ICE)
plotResiduals 广义线性回归模型残差图
plotSlice 通过拟合的广义线性回归曲面绘制切片图

广义线性模型的集合性质

收集 收集属性统计和机器学习工具箱来自GPU的对象

创建MultinomialRegression对象

fitmnr 拟合多项式回归模型

一起工作MultinomialRegression对象

coefCI 多项式回归模型系数估计的置信区间
coefTest 多项回归模型系数的线性假设检验
函数宏指令 为每个预测器使用一个输入，预测多项回归模型的响应
partialDependence 计算部分依赖关系
plotPartialDependence 创建部分依赖图(PDP)和个别条件期望图(ICE)
plotResiduals 多项式回归模型的残差图
plotSlice 通过拟合多项式回归曲面的切片图
预测 预测多项回归模型的响应
随机 从拟合的多项回归模型中生成随机响应
testDeviance 多项回归模型的偏差检验

创建对象

fitclinear 用二元线性分类器拟合高维数据
fitcecoc 为支持向量机或其他分类器拟合多类模型万博1manbetx
fitckernel 采用随机特征展开方法拟合二元高斯核分类器
templateLinear 线性分类学习器模板

预测的标签

预测 预测线性分类模型的标签
预测 利用多类纠错输出码(ECOC)模型对观测数据进行分类
预测 高斯核分类模型的标签预测
glmfit 拟合广义线性回归模型
glmval 广义线性模型值
mnrfit 多项逻辑回归
mnrval 多项逻辑回归值

对象

全部展开

GeneralizedLinearModel 广义线性回归模型类
CompactGeneralizedLinearModel 紧凑的广义线性回归模型类
ClassificationLinear 高维数据二元分类的线性模型
ClassificationECOC 支持向量机(svm)和其他分类器的多类模型万博1manbetx
ClassificationKernel 采用随机特征展开的高斯核分类模型
ClassificationPartitionedLinear 用于高维数据二元分类的交叉验证线性模型
ClassificationPartitionedLinearECOC 用于高维数据多类分类的交叉验证线性纠错输出码模型

主题

广义线性回归

多项逻辑回归

  • 名义响应的多项模型
    一个标称响应变量具有一组受限制的可能值，这些值之间没有自然顺序。标称响应模型解释并预测观测值在分类响应变量的每个类别中的概率。
  • 有序响应的多项模型
    有序响应变量具有一组受限制的可能值，这些值符合自然顺序。一个有序响应模型描述了类别的累积概率和预测变量之间的关系。
  • 层次多项式模型
    层次多项式响应变量(也称为顺序或嵌套的多项式响应)具有属于层次类别的可能值的有限集。层次多项式回归模型是基于条件二元观测的二元回归模型的扩展。