이 페이지의 최신 내용은 아직 번역되지 않았습니다. 최신 내용은 영문으로 볼 수 있습니다.

다중 선형 회귀

다중 예측 변수를 사용하는 선형 회귀

저차원에서 중간 차원까지의 데이터 세트에 대한 정확도를 높이려면 fitlm을 사용하여 선형 회귀 모델을 피팅하십시오.

MATLAB® 작업 공간에 담을 수 있는 고차원 데이터 세트에 대한 계산 시간을 단축시키려면 fitrlinear를 사용하여 선형 회귀 모델을 피팅하십시오.

회귀 학습기Train regression models to predict data using supervised machine learning

클래스

LinearModel선형 회귀 모델 클래스
CompactLinearModelCompact linear regression model
RegressionLinearLinear regression model for high-dimensional data
RegressionPartitionedLinearCross-validated linear regression model for high-dimensional data

함수

fitlm선형 회귀 모델 생성
stepwiselm Fit linear regression model using stepwise regression
compactCompact linear regression model
fevalPredict responses of linear regression model using one input for each predictor
predictPredict responses of linear regression model
randomSimulate responses with random noise for linear regression model
plotScatter plot or added variable plot of linear regression model
plotAdjustedResponseAdjusted response plot of linear regression model
fitrlinearFit linear regression model to high-dimensional data
predictPredict response of linear regression model
dummyvarCreate dummy variables
invpredInverse prediction
plotPartialDependenceCreate partial dependence plot (PDP) and individual conditional expectation (ICE) plots
plsregressPartial least-squares regression
relieffRank importance of predictors using ReliefF or RReliefF algorithm
x2fxConvert predictor matrix to design matrix
regress다중 선형 회귀
robustdemoInteractive robust regression
robustfitRobust regression
rsmdemoInteractive response surface demonstration
rstoolInteractive response surface modeling

예제 및 방법

선형 회귀

선형 회귀 모델을 피팅하고 결과를 검토합니다.

선형 회귀 결과 해석하기

선형 회귀 결과 출력되는 통계량을 표시하고 해석합니다.

Linear Regression Workflow

Import and prepare data, fit a linear regression model, test and improve its quality, and share the model.

Regression with Categorical Covariates

Perform a regression with categorical covariates using categorical arrays and fitlm.

Regression Using Tables

This example shows how to perform linear and stepwise regression analyses using tables.

Robust Regression — Reduce Outlier Effects

Fit a robust model that is less sensitive than ordinary least squares to large changes in small parts of the data.

Choose a Regression Function

Choose a regression function depending on the type of regression problem, and update legacy code using new fitting functions.

Partial Least Squares

Partial least squares (PLS) constructs new predictor variables as linear combinations of the original predictor variables, while considering the observed response values, leading to a parsimonious model with reliable predictive power.

부분 최소제곱 회귀 및 주성분 회귀

이 예제에서는 부분 최소제곱 회귀(PLSR) 및 주성분 회귀(PCR)를 적용하는 방법을 보여주고 이 두 방법의 효과를 설명합니다.

개념

What Is a Linear Regression Model?

Regression models describe the relationship between a dependent variable and one or more independent variables.

Wilkinson Notation

Wilkinson notation provides a way to describe regression and repeated measures models without specifying coefficient values.