statset

创建统计选项结构

语法

statset statset (statfun) 选择= statset (…) 选择= statset (fieldname1,val1,fieldname2,val2,……) 选择= statset (oldopts,fieldname1,val1,fieldname2,val2,……) 选择= statset (oldopts newopts)

描述

statset在没有输入参数和输出参数的显示所有字段统计选项结构及其可能的值。

statset (statfun)显示字段和默认值使用的统计和机器学习工具箱™函数statfun。指定statfun使用一个特征向量,一个字符串标量,或一个函数处理。

选择= statset (…)创建一个数据结构的选择选项。没有输入参数,选择结构的所有字段是一个空数组([])。与指定的statfun、函数专用字段默认值和剩下的字段[]。函数专用字段设置为[]表明函数是使用其默认值的参数。可用选项,看到输入。

选择= statset (fieldname1,val1,fieldname2,val2,……)创建一个选项结构的命名字段指定值。任何未指定的值[]。对字段名称使用特征向量或字符串标量。对于命名的值,您必须输入完整的特征向量或字符串标量值。如果你提供了一个无效的特征向量或字符串标量值,statset使用默认值。

选择= statset (oldopts,fieldname1,val1,fieldname2,val2,……)创建一个副本oldopts使用命名参数更改为指定的值。

选择= statset (oldopts newopts)结合现有的选择结构,oldopts一个新的选项结构,newopts。任何参数newopts非空的值覆盖相应的参数oldopts。

输入参数

`DerivStep`	相对偏差用于有限差分计算导数。积极的标量或矢量积极的标量相同大小的矢量参数估计的统计和机器学习使用这个选项工具箱的函数结构。
`显示`	数量的信息显示的算法。 `“关闭”`——显示任何信息。 `“最后一次”`——显示最终的输出。 `“通路”`——显示迭代输出的命令窗口函数;否则显示最终的输出。
`FunValCheck`	检查无效的值,例如`南`或`正`,从目标函数。 `“关闭”` `“上”`
`GradObj`	标志是否目标函数返回一个梯度向量作为第二输出。 `“关闭”` `“上”`
`雅可比矩阵`	标志是否目标函数返回一个雅可比矩阵作为第二输出。 `“关闭”` `“上”`
`MaxFunEvals`	允许的最大数量的目标函数评估。正整数。
`麦克斯特`	允许的最大迭代数。正整数。
`OutputFcn`	每次迭代后的解算器调用所有输出功能。使用@指定函数处理与函数处理单元阵列一个空数组(默认)
`健壮的`	(不推荐)调用健壮的合适的选择。 `“关闭”` `“上”` `健壮的`不推荐。使用`RobustWgtFun`健壮的拟合。
`RobustWgtFun`	权函数的健壮的拟合。还可以处理函数,它接受一个规范化的剩余作为输入并返回的权值作为输出。如果你使用一个函数处理,给`调优`常数。看到健壮的选项。
`流`	的一个实例`RandStream`类,或者单元阵列`RandStream`实例。流的选择是接受一些函数来控制流(s)在函数用于生成随机数。如果`“UseSubstreams”`是`真正的`、流的值必须是一个标量或必须是空的。如果`“UseParallel”`是`真正的`和`“UseSubstreams”`是`假`,然后流参数必须是空的,或它的长度必须匹配计算中使用的处理器数量:等于parpool如果一个大小parpool是开放的,否则一个标量。
`TolBnd`	参数绑定宽容。积极的标量。
`TolFun`	终止对目标函数的值。积极的标量。
`TolTypeFun`	使用`TolFun`绝对或相对目标函数公差。 `“abs”` `“rel”`
`TolTypeX`	使用`TolX`绝对或相对参数公差。 `“abs”` `“rel”`
`TolX`	终止对参数。积极的标量。
`调优`	调优常数用于稳健拟合规范化应用加权函数前的残差。默认值取决于权函数。这个参数是非常必要的,如果你指定权函数作为处理函数。积极的标量。看到健壮的选项。
`UseParallel`	标志指示是否合格的功能应该使用功能的并行计算工具箱™(PCT),如果功能是可用的。也就是说,如果安装了PCT, PCT`parpool`在的效果。有效的值`假`(默认),串行计算,`真正的`并行计算。
`UseSubstreams`	标志指示是否合格的功能应该使用的随机数发生器`Substream`财产的`RandStream`类。`假`(默认)或`真正的`。当`真正的`中,高水平的迭代函数将设置`Substream`属性的值迭代。这种行为有助于生成的随机数流并行或串行计算模式。
`WgtFun`	(不推荐)权函数健壮的拟合。有效的只有当`健壮的`是`“上”`。还可以处理函数,它接受一个规范化的剩余作为输入并返回的权值作为输出。看到健壮的选项。 `WgtFun`不推荐。使用`RobustWgtFun`代替。

例子

假设您想修改默认参数值的函数evfit,适合一个极端值分布数据。默认参数值是:

statset (evfit) ans =显示:“关闭”MaxFunEvals:[]麦克斯特:[]TolBnd: [] TolFun: [] TolTypeFun: [] TolX: 1.0000 e-06 TolTypeX: [] GradObj:雅可比矩阵[]:[]DerivStep: [] FunValCheck:[]健壮:[]RobustWgtFun: [] WgtFun:[]的调子:[]UseParallel: [] UseSubstreams:[]流:[]OutputFcn: []

唯一的参数,evfit使用的是显示和TolX。结构的值来创建一个选项TolX设置为1 e-8,输入:

选择= statset (e-8 TolX, 1) %通过选项evfit:μ= 1;σ= 1;data = evrnd(μ、σ,1100);paramhat = evfit(数据、[][],[],选项)

权函数	方程	默认调优常数
`“安德鲁”`	`w = (abs (r) <π)。* sin (r)。/ r`	1.339
`“bisquare”`(默认)	`w = (abs (r) < 1)。* (1 - r ^ 2)。^ 2`	4.685
`“柯西”`	`w = 1 / (1 + r ^ 2)。`	2.385
`“公平”`	`w = 1 / (1 + abs (r))`	1.400
`“休伯”`	`w = 1。/ max (1、abs (r))`	1.345
`“物流”`	`w / r =双曲正切(r)`	1.205
`“犯错误”`	`w = 1 * (abs (r) < 1)`	2.795
`“welsch”`	`w = exp (- (r ^ 2))`	2.985
`[]`	没有健壮的拟合	- - - - - -

版本历史

之前介绍过的R2006a

另请参阅

statget

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