模型的建立与评估
在构建高质量的回归模型时，选择正确的特征(或预测器)，调整超参数(模型参数不适合数据)，并通过残差诊断评估模型假设是很重要的。
您可以通过在为超参数选择值之间进行迭代，并使用您的选择交叉验证模型来优化超参数。这个过程产生多个模型，其中最好的模型可以是最小化估计泛化误差的模型。例如，要调整支持向量机模型，选择一组框约束和核尺度，对每个值对交叉验证模型，然后比较它们的10倍交叉验证均方误差估计。
在统计和机器学习工具箱™某些非参数回归函数还提供了通过贝叶斯优化，网格搜索，或随机搜索自动超参数调整。但是，bayesopt，它是实现贝叶斯优化的主要函数，对于许多其他应用程序来说，它足够灵活。有关详细信息，请参见贝叶斯优化工作流程．
要自动选择与调整超参数，使用模型fitrauto．该函数尝试选择具有不同超参数值的回归模型类型，并返回预期性能良好的最终模型。使用fitrauto当您不确定哪种回归模型类型最适合您的数据时。
要构建和交互评估回归模型，使用回归的学习者应用程序。
要解释一个回归模型，您可以使用石灰，沙普利,plotPartialDependence．
应用程序
| 回归的学习者 | 火车回归模型使用监督机器学习预测数据 |
功能
对象
主题
回归学习应用工作流
用于培训、比较和改进回归模型的工作流，包括自动化、手动和并行培训。
在回归学习中，自动训练模型的选择，或比较和调整线性回归模型，回归树，支持向量机，高斯过程回归模型，回归树的集合，回归神经网络的选项。万博1manbetx
使用地块识别有用的预测，手动选择功能，包括和变换回归学习者使用PCA功能。
比较模型统计和可视化结果。
特征选择
了解特征选择算法并探索特征选择可用的功能。
本主题引入了顺序特征选择和提供了选择功能依次使用自定义标准和示例序列功能。
邻域分量分析(NCA)是一种非参数的特征选择方法，其目标是最大限度地提高回归和分类算法的预测精度。
执行特征选择是稳健的使用NCA定制稳健损失函数的异常值。
选择拆分，预测使用交互测试算法随机森林。
模型的解释
用以下方法解释模型预测石灰，沙普利,plotPartialDependence．
计算值沙普利使用两种算法机器学习模型：kernelSHAP和扩展kernelSHAP。
线性模型诊断
显示和解释线性回归输出统计数据。
拟合线性回归模型并检验结果。
构建和分析线性回归模型的互动效果和解释结果。
评估通过使用模型的属性和对象函数的拟合模型。
线性回归，将Ft-统计为的方差分析（ANOVA）方法进行分析，以测试该模型的显着性或模型中的组件的检验统计量。当t-statistic对于推断回归系数是有用的。
决定系数(r平方)表示响应变量的变化量的比例y由自变量来解释X线性回归模型。
估计系数方差和协方差捕捉回归系数估计的精度。
残差是用于检测外围有用y值并检查线性回归假设相对于在回归模型中的误差项。
德宾一沃森测试考生是否有时间序列数据的残差之间的自相关。
库克距离对于识别异常值很有用X值(预测变量的观察值)。
帽子矩阵提供了杠杆的度量。
在协方差删除-1的变化（CovRatio)确定对回归拟合有影响的观察结果。
你也可以从以下列表中选择一个网站:
