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(即将删除)绘制线性回归
以后的版本中将会删除 plotregression。有关详细信息,请参阅将旧版神经网络代码转移到 dlnetwork 工作流。
plotregression
有关更新代码的建议,请参阅版本历史记录。
plotregression(targets,outputs)
plotregression(targs1,outs1,'name1',targs2,outs2,'name2',...)
plotregression(targets,outputs) 绘制 targets 对 outputs 的线性回归图。
targets
outputs
示例
plotregression(targs1,outs1,'name1',targs2,outs2,'name2',...) 生成多个图。
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此示例说明如何绘制前馈网络的线性回归图。
[x,t] = simplefit_dataset; net = feedforwardnet(10); net = train(net,x,t);
y = net(x); plotregression(t,y,'Regression')
网络目标,指定为矩阵或元胞数组。
网络输出,指定为矩阵或元胞数组。
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以后的版本中将会删除 plotregression。
要了解有关可视化工作流的详细信息,请参阅以下示例和主题:
Deep Learning Visualization Methods
Explore Network Predictions Using Deep Learning Visualization Techniques
Deep Learning Metrics
监控深度学习训练进度
ROC Curve and Performance Metrics
对于回归工作流,请改用 plot 和 scatter 散点图函数来创建图。
plot
scatter
有关详细信息,请参阅将旧版神经网络代码转移到 dlnetwork 工作流。
时间序列建模器 | fitrnet (Statistics and Machine Learning Toolbox) | fitcnet (Statistics and Machine Learning Toolbox) | trainnet | trainingOptions | dlnetwork
fitrnet
fitcnet
trainnet
trainingOptions
dlnetwork
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