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고품질 회귀 모델을 개발하는 경우 적합한 특징(또는 예측 변수)을 선택하고, 하이퍼파라미터(데이터에 피팅되지 않는 모델 모수)를 조율하고, 잔차 진단을 통해 모델 가정을 평가해야 합니다.
하이퍼파라미터의 값을 선택하고 선택한 값을 사용하여 모델에 대한 교차 검증을 반복하는 방식으로 하이퍼파라미터를 조율할 수 있습니다. 이 과정을 통해 여러 개의 모델이 생성되며, 이러한 모델 중에서 가장 적합한 모델이 추정된 일반화 오차를 최소화하는 모델일 수 있습니다. 예를 들어, SVM 모델을 조정하려면 상자 제약 조건과 커널 스케일의 집합을 선택하고, 값의 쌍 각각에 대해 모델을 교차 검증한 후 10겹 교차 검증된 평균 제곱 오차 추정값과 비교하십시오.
Statistics and Machine Learning Toolbox™에서 제공되는 특정 비모수적 회귀 함수는 베이즈 최적화, 그리드 탐색 또는 임의 탐색을 통해 추가적인 자동 하이퍼파라미터 조율 기능을 제공합니다. 그러나, 베이즈 최적화를 구현하는 주요 함수인 bayesopt
는 여러 다른 응용 사례에 사용할 수 있을 정도로 유연합니다. 자세한 내용은 Bayesian Optimization Workflow 항목을 참조하십시오.
회귀 학습기 | Train regression models to predict data using supervised machine learning |
Train Regression Models in Regression Learner App
Workflow for training, comparing and improving regression models, including automated, manual, and parallel training.
Choose Regression Model Options
In Regression Learner, automatically train a selection of models, or compare and tune options of linear regression models, regression trees, support vector machines, Gaussian process regression models, and ensembles of regression trees.
Feature Selection and Feature Transformation Using Regression Learner App
Identify useful predictors using plots, manually select features to include, and transform features using PCA in Regression Learner.
Assess Model Performance in Regression Learner
Compare model statistics and visualize results.
Introduction to Feature Selection
Learn about feature selection algorithms and explore the functions available for feature selection.
This topic introduces to sequential feature selection and provides an example that
selects features sequentially using a custom criterion and the
sequentialfs
function.
Neighborhood Component Analysis (NCA) Feature Selection
Neighborhood component analysis (NCA) is a non-parametric method for selecting features with the goal of maximizing prediction accuracy of regression and classification algorithms.
Robust Feature Selection Using NCA for Regression
Perform feature selection that is robust to outliers using a custom robust loss function in NCA.
Select Predictors for Random Forests
Select split-predictors for random forests using interaction test algorithm.
Bayesian Optimization Workflow
Perform Bayesian optimization using a fit function
or by calling bayesopt
directly.
Variables for a Bayesian Optimization
Create variables for Bayesian optimization.
Bayesian Optimization Objective Functions
Create the objective function for Bayesian optimization.
Constraints in Bayesian Optimization
Set different types of constraints for Bayesian optimization.
Optimize a Boosted Regression Ensemble
Minimize cross-validation loss of a regression ensemble.
Bayesian Optimization Plot Functions
Visually monitor a Bayesian optimization.
Bayesian Optimization Output Functions
Monitor a Bayesian optimization.
Bayesian Optimization Algorithm
Understand the underlying algorithms for Bayesian optimization.
Parallel Bayesian Optimization
How Bayesian optimization works in parallel.
Implement Cross-Validation Using Parallel Computing
Speed up cross-validation using parallel computing.
선형 회귀 결과 출력되는 통계량을 표시하고 해석합니다.
선형 회귀 모델을 피팅하고 결과를 검토합니다.
Linear Regression with Interaction Effects
Construct and analyze a linear regression model with interaction effects and interpret the results.
Summary of Output and Diagnostic Statistics
Evaluate a fitted model by using model properties and object functions.
선형 회귀에서 F-통계량은 모델 또는 모델 성분의 유의성을 검정하는 분산분석(ANOVA) 방식에 대한 검정 통계량입니다. t-통계량은 회귀 계수에 대한 추론을 할 때 유용합니다.
결정계수(R 제곱)는 선형 회귀 모델에서 독립 변수 X로 설명되는 응답 변수 y의 비례적인 변동량을 나타냅니다.
Coefficient Standard Errors and Confidence Intervals
Estimated coefficient variances and covariances capture the precision of regression coefficient estimates.
Residuals are useful for detecting outlying y values and checking the linear regression assumptions with respect to the error term in the regression model.
The Durbin-Watson test assesses whether or not there is autocorrelation among the residuals of time series data.
Cook's distance is useful for identifying outliers in the X values (observations for predictor variables).
The hat matrix provides a measure of leverage.
Delete-1 change in covariance (covratio
)
identifies the observations that are influential in the regression
fit.
Generalized linear models use linear methods to describe a potentially nonlinear relationship between predictor terms and a response variable.
Parametric nonlinear models represent the relationship between a continuous response variable and one or more continuous predictor variables.