plotfit

R2026b

(제거될 예정임) 함수 피팅 플로팅

plotfit 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

plotfit(net,inputs,targets)

plotfit(net,inputs1,targets1,name1,inputs2,targets2,name2,...)

plotfit(...,'outputIndex',outputIndex)

설명

plotfit(net,inputs,targets)는 입력값 inputs의 범위에서 신경망의 출력 함수를 플로팅하고 inputs 값에 연결된 목표값 targets와 출력 데이터 점도 플로팅합니다. 오차 막대에는 출력값과 targets의 차이가 표시됩니다.

플롯은 입력값이 1개인 신경망에 대해서만 표시됩니다.

신경망에 입력값이 2개 이상 있으면 첫 번째 출력값/목표값만 표시됩니다.

plotfit(net,inputs1,targets1,name1,inputs2,targets2,name2,...)는 여러 데이터 세트를 플로팅합니다.

plotfit(...,'outputIndex',outputIndex)는 출력 요소의 디폴트 인덱스를 재정의하는 선택적 파라미터를 사용하여 플로팅합니다.

예제

출력값과 목표값 플로팅하기

이 예제에서는 피드포워드 신경망을 사용하여 간단한 피팅 문제를 푸는 방법을 보여줍니다.

[x,t] = simplefit_dataset;
net = feedforwardnet(10);
net = train(net,x,t);
plotfit(net,x,t)

입력 인수

net — 입력 신경망

network 객체

입력 신경망으로, network 객체로 지정됩니다. network 객체를 만들려면 feedforwardnet 또는 narxnet 등을 사용하십시오.

inputs — 신경망 입력값

행렬 | 셀형 배열

신경망 입력값으로, 행렬 또는 셀형 배열로 지정됩니다.

targets — 신경망 목표값

행렬 | 셀형 배열

신경망 목표값으로, 행렬 또는 셀형 배열로 지정됩니다.

버전 내역

R2008a에 개발됨

R2026a: plotfit 함수는 제거될 예정임

plotfit 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 레거시 신경망 코드를 dlnetwork 워크플로로 전환하기 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
• 레거시 신경망 코드를 dlnetwork 워크플로로 전환하기