random
선형 회귀 모델에 대해 랜덤 잡음이 있는 응답 변수 시뮬레이션
설명
예제
랜덤 잡음이 있는 응답 변수 데이터 시뮬레이션하기
carsmall
데이터 세트에서 자동차 주행거리의 2차 모델을 가중치의 함수로 만듭니다.
load carsmall X = Weight; y = MPG; mdl = fitlm(X,y,'quadratic');
랜덤 잡음이 있는 데이터에 대해 시뮬레이션된 응답 변수를 만듭니다.
ysim = random(mdl,X);
원래 응답 변수와 시뮬레이션된 응답 변수를 플로팅하여 두 응답 변수가 어떻게 다른지 확인합니다.
plot(X,y,'o',X,ysim,'x') legend('Data','Simulated')
입력 인수
mdl
— 선형 회귀 모델 객체
LinearModel
객체 | CompactLinearModel
객체
선형 회귀 모델 객체로, fitlm
또는 stepwiselm
을 사용하여 만든 LinearModel
객체 또는 compact
를 사용하여 만든 CompactLinearModel
객체로 지정됩니다.
Xnew
— 새 예측 변수 입력값
table형 | dataset형 배열 | 행렬
새 예측 변수 입력값으로, 테이블, dataset형 배열 또는 행렬로 지정됩니다. Xnew
의 각 행은 하나의 관측값에 대응되고, 각 열은 하나의 변수에 대응됩니다.
Xnew
가 테이블 또는 dataset형 배열이면mdl
의PredictorNames
속성에서와 동일한 예측 변수 이름을 가진 예측 변수를 포함해야 합니다.Xnew
가 행렬이면mdl
을 만드는 데 사용된 예측 변수 입력과 같은 순서로 같은 개수의 변수(열)를 가져야 합니다.Xnew
는 피팅된 모델에서 예측 변수로 사용되지 않는 예측 변수도 포함해야 합니다. 또한mdl
을 만드는 데 사용되는 모든 변수는 숫자형이어야 합니다. 숫자형 예측 변수를 범주형으로 처리하려면mdl
을 만들 때'CategoricalVars'
이름-값 쌍 인수를 사용하여 예측 변수를 식별하십시오.
데이터형: single
| double
| table
출력 인수
대체 기능
랜덤 잡음이 없는 예측의 경우 predict
또는 feval
을 사용합니다. 이 두 함수는 동일한 예측값을 제공합니다.
predict
는 모든 예측 변수가 포함된 단일 입력 인수를 받고 해당 예측에 대한 신뢰구간을 제공합니다.feval
은 복수의 입력 인수를 받으며 각 입력 인수가 각 예측 변수에 대응합니다.
확장 기능
C/C++ 코드 생성
MATLAB® Coder™를 사용하여 C 코드나 C++ 코드를 생성할 수 있습니다.
사용법 관련 참고 및 제한 사항:
saveLearnerForCoder
,loadLearnerForCoder
,codegen
(MATLAB Coder)을 사용하여random
에 대한 코드를 생성합니다.saveLearnerForCoder
를 사용하여 훈련된 모델을 저장합니다.loadLearnerForCoder
를 사용하여 저장된 모델을 불러오고random
함수를 호출하는 진입점 함수를 정의합니다. 그런 다음codegen
을 사용하여 진입점 함수에 대한 코드를 생성합니다.random
은 다음 중 하나에 해당하는 경우 MATLAB®과 다른 수열을 반환할 수 있습니다.출력값이 비 스칼라입니다.
입력 모수가 분포에 유효하지 않습니다.
다음 표에는
random
의 인수에 대한 참고 사항 포함되어 있습니다. 이 표에 포함되지 않은 인수는 완전히 지원됩니다.인수 참고 및 제한 사항 mdl
fitlm
을 사용하고'RobustOpts'
를RobustWgtFun
필드에 대한 익명 함수 핸들을 가진 구조체로 지정하여 선형 모델을 훈련시키고saveLearnerForCoder
를 사용하여 모델을 저장한 다음loadLearnerForCoder
를 사용하여 모델을 불러온다고 가정하겠습니다. 이 경우,loadLearnerForCoder
는 Robust 속성을 MATLAB 작업 공간으로 복원할 수 없습니다. 그러나loadLearnerForCoder
는 코드 생성을 위해 컴파일 시점에 진입점 함수 내에서 모델을 불러올 수 있습니다.모델 객체의 사용법 관련 참고 및 제한 사항은
CompactLinearModel
객체에 대한 코드 생성 항목을 참조하십시오.
Xnew
Xnew
는 단정밀도 또는 배정밀도 행렬이거나 숫자형 변수, 범주형 변수 또는 둘 다 포함하는 테이블이어야 합니다.Xnew
의 행 개수 또는 관측값 개수는 가변 크기를 가질 수 있지만,Xnew
의 열 개수는 고정되어야 합니다.Xnew
를 테이블로 지정하려면 테이블을 사용하여 모델을 훈련해야 하며, 예측을 위한 진입점 함수는 다음을 수행해야 합니다.데이터를 배열로 받음
데이터 입력 인수에서 테이블을 생성하고 테이블에 변수 이름 지정
테이블을
predict
로 전달
이 테이블 워크플로의 예제는 Generate Code to Classify Data in Table 항목을 참조하십시오. 코드 생성에 테이블을 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 Code Generation for Tables (MATLAB Coder) 항목 및 Table Limitations for Code Generation (MATLAB Coder) 항목을 참조하십시오.
자세한 내용은 Introduction to Code Generation 항목을 참조하십시오.
GPU 배열
Parallel Computing Toolbox™를 사용해 GPU(그래픽스 처리 장치)에서 실행하여 코드 실행 속도를 높일 수 있습니다.
이 함수는 GPU 배열을 완전히 지원합니다. 자세한 내용은 GPU에서 MATLAB 함수 실행하기 (Parallel Computing Toolbox) 항목을 참조하십시오.
버전 내역
R2012a에 개발됨
MATLAB 명령
다음 MATLAB 명령에 해당하는 링크를 클릭했습니다.
명령을 실행하려면 MATLAB 명령 창에 입력하십시오. 웹 브라우저는 MATLAB 명령을 지원하지 않습니다.
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