ploterrcorr

R2026b

(제거될 예정임) 오차 시계열의 자기상관 플로팅

ploterrcorr 함수는 향후 릴리스에서 제거될 예정입니다. 자세한 내용은 Transition Legacy Neural Network Code to dlnetwork Workflows 항목을 참조하십시오.

코드 업데이트에 대한 자세한 지침은 버전 내역 항목을 참조하십시오.

구문

ploterrcorr(error)
ploterrcorr(errors,'outputIndex',outIdx)


설명

ploterrcorr(error)는 오차 시계열을 받아 다양한 지연값에 대해 오차의 자기상관을 플로팅합니다. 지연 0에서 자기상관은 평균제곱오차와 같습니다.

ploterrcorr(errors,'outputIndex',outIdx)는 선택적 속성 이름/값 쌍을 사용하여 어떤 출력 오차 자기상관이 플로팅되는지 정의합니다. 디폴트 값은 1입니다.

예제

오차의 자기상관 플로팅하기

NARX 신경망을 사용하여 시계열 문제를 풉니다.

[X,T] = simplenarx_dataset;
net = narxnet(1:2,20);
[Xs,Xi,Ai,Ts] = preparets(net,X,{},T);
net = train(net,Xs,Ts,Xi,Ai);

Y = net(Xs,Xi,Ai);
E = gsubtract(Ts,Y);
ploterrcorr(E)

버전 내역

R2010b에 개발됨

R2026a: ploterrcorr 함수는 제거될 예정임

ploterrcorr 함수는 향후 릴리스에서 제거될 예정입니다.

시각화 워크플로에 대해 자세히 알아보려면 다음 예제와 항목을 참조하십시오.

• Deep Learning Visualization Methods

• Explore Network Predictions Using Deep Learning Visualization Techniques

• Deep Learning Metrics

• 딥러닝 훈련 진행 상황 모니터링하기

• ROC Curve and Performance Metrics

자세한 내용은 Transition Legacy Neural Network Code to dlnetwork Workflows 항목을 참조하십시오.

참고 항목

시계열 모델러 | fitrnet (Statistics and Machine Learning Toolbox) | fitcnet (Statistics and Machine Learning Toolbox) | trainnet | trainingOptions | dlnetwork

도움말 항목

• Training Neural Networks with Tabular Data
• Training Neural Networks with Time Series Data
• Transition Legacy Neural Network Code to dlnetwork Workflows