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plotfit

함수 피팅 플로팅

설명

예제

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

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

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

{"String":"Figure Neural Network Training (24-Jul-2022 21:28:10) contains an object of type uigridlayout.","Tex":[],"LaTex":[]}

plotfit(net,x,t)

{"String":"Figure Fit (plotfit) contains 2 axes objects. Axes object 1 with title Function Fit for Output Element 1 contains 4 objects of type line. These objects represent Errors, Fit, Targets, Outputs. Axes object 2 contains 3 objects of type line. This object represents Targets - Outputs.","Tex":"Function Fit for Output Element 1","LaTex":[]}

입력 인수

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

신경망 입력값으로, 행렬 또는 셀형 배열로 지정됩니다.

신경망 목표값으로, 행렬 또는 셀형 배열로 지정됩니다.

버전 내역

R2008a에 개발됨

참고 항목