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(即将删除)对目标执行浅层网络输出的线性回归
regression 将被删除。有关详细信息,请参阅版本历史记录。
regression
[r,m,b] = regression(t,y)
[r,m,b] = regression(t,y,'one')
[r,m,b] = regression(t,y) 计算网络响应的每个元素与相应目标之间的线性回归。
r
m
b
t
y
此函数接受元胞数组或矩阵目标 t 和输出 y,每个的矩阵总行数为 N,并返回 N 个矩阵行中每行的回归值 r、回归拟合斜率 m 和 y 截距 b。
示例
[r,m,b] = regression(t,y,'one') 在回归之前合并所有矩阵行,并返回单精度标量回归值、斜率值和偏移值。
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此示例说明如何训练前馈网络,并且计算并绘制其目标和输出之间的回归。
加载训练数据。
[x,t] = simplefit_dataset;
1×94 矩阵 x 包含输入值,1×94 矩阵 t 包含相关联的目标输出值。
x
构造一个前馈神经网络,其中一个隐藏层的大小为 20。
net = feedforwardnet(20);
使用训练数据训练网络 net。
net
net = train(net,x,t);
使用经过训练的网络估计目标。
y = net(x);
计算并绘制其目标和输出之间的回归。
r = 1.0000
m = 1.0000
b = 1.0878e-04
plotregression(t,y)
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。
回归值,以标量形式返回。
回归拟合的斜率,以标量形式返回。
回归拟合的偏移量,以标量形式返回。
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以后的版本中将会删除 regression。
要利用表格数据训练神经网络,请使用以下函数之一:
fitrnet (Statistics and Machine Learning Toolbox) - 训练回归神经网络。对于简单回归任务,请使用此函数。
fitrnet
fitcnet (Statistics and Machine Learning Toolbox) - 训练分类神经网络。对于简单分类任务,请使用此函数。
fitcnet
trainnet - 训练神经网络。当 fitrnet 和 fitcnet 函数没有提供您的任务所需的训练选项时,请使用此函数。
trainnet
要利用时间序列训练神经网络,请使用以下选项之一:
时间序列建模器 - 以交互方式设计和训练用于处理时间序列数据的神经网络。
trainnet - 训练神经网络。当您需要在网络架构或训练算法方面获得更高的灵活性时,请使用此函数。
为了针对这些工作流设计和自定义您自己的神经网络,您可以使用深度学习层数组或 dlnetwork 对象来创建网络。要以交互方式创建和编辑神经网络并生成代码,请使用深度网络设计器。要了解有关神经网络构建工作流的详细信息,请参阅以下示例和主题:
dlnetwork
使用深度网络设计器构建网络
深度学习层列表
Example Deep Learning Network Architectures
多输入和多输出网络
定义自定义深度学习层
有关详细信息,请参阅Transition Legacy Neural Network Code to dlnetwork Workflows。
不推荐使用 regression。要拟合线性回归模型,请改用 fitlm (Statistics and Machine Learning Toolbox)。
fitlm
时间序列建模器 | fitrnet (Statistics and Machine Learning Toolbox) | fitcnet (Statistics and Machine Learning Toolbox) | trainnet | trainingOptions | dlnetwork
trainingOptions
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