ploterrhist

R2026b

(제거될 예정임) 오차 히스토그램 플로팅

ploterrhist 함수는 향후 릴리스에서 제거될 예정입니다. 자세한 내용은 레거시 신경망 코드를 dlnetwork 워크플로로 전환하기 항목을 참조하십시오.

코드 업데이트에 대한 자세한 지침은 버전 내역 항목을 참조하십시오.

구문

ploterrhist(e)

ploterrhist(e1,'name1',e2,'name2',...)

ploterrhist(...,'bins',bins)

설명

ploterrhist(e)는 오차 값 e의 히스토그램을 플로팅합니다.

ploterrhist(e1,'name1',e2,'name2',...)는 임의 개수의 오차와 이름을 받아 각 쌍을 플로팅합니다.

ploterrhist(...,'bins',bins)는 히스토그램 플롯에서 사용할 Bin의 개수를 정의하는 선택적 속성 이름-값 쌍을 받습니다. 디폴트 값은 20입니다.

예제

오차 값의 히스토그램 플로팅하기

이 예제에서는 훈련된 피드포워드 신경망의 오차 값 히스토그램을 플로팅하는 방법을 보여줍니다.

피드포워드 신경망을 만들고 간단한 피팅 데이터 세트의 데이터를 사용하여 훈련시킵니다. 그런 다음, 오차 값의 히스토그램을 플로팅합니다.

[x,t] = simplefit_dataset;
net = feedforwardnet(20);
net = train(net,x,t);
y = net(x);
e = t - y;
ploterrhist(e,'bins',30)

입력 인수

e — 오차

벡터 | 행렬

플로팅할 오차로, 벡터 또는 행렬로 지정됩니다.

'bins',bins — Bin 개수

20 (디폴트 값) | 정수

히스토그램 플롯에 사용할 Bin 개수로, 'bins'와 함께 정수가 쉼표로 구분되어 지정됩니다.

버전 내역

R2010b에 개발됨

ploterrhist 함수는 제거될 예정임

ploterrhist 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

histogram 함수를 사용하여 오차 히스토그램을 만드십시오.

자세한 내용은 레거시 신경망 코드를 dlnetwork 워크플로로 전환하기 항목을 참조하십시오.

참고 항목

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

도움말 항목

• Training Neural Networks with Tabular Data
• Training Neural Networks with Time Series Data
• 레거시 신경망 코드를 dlnetwork 워크플로로 전환하기