fitrkernel函式的用法

fitrkernel函式的用法

環境：matlab 2019

1.功能

採用高斯核實現非線性回歸，對大規模資料集較為實用，也可用於小樣本資料集，通過高斯核實現低維資料到高維資料的對映，從而實現高維空間的線性回歸（其他的線性回歸包括支援向量機svm和最小二乘）`

2.**呼叫過程

datastore函式建立了檔案位置與變數間的聯絡，此外還可建立與單個檔案，每一系列檔案以及整個資料夾中的位置；

tall 為轉換資料為tall ，從而解決記憶體不能容納的中轉資料

varnames = ;

ds = datastore('airlinesmall.csv','treatasmissing','na',...
'selectedvariablenames',varnames);
t = tall(ds);
daytime = t.arrtime>t.deptime;
y = t.actualelapsedtime(daytime);     % response data
x = t}; % predictor data
z = zscore(x); % standardize the data
[mdl,fitinfo] = fitrkernel(z,y)

predict 利用訓練好mdl，傳遞信的**變數，從而**的響應變數的值

resume 通過mdl與補充資料集，繼續訓練模型，提高模型的泛化能力。

3. 交叉驗證核函式回歸

load carbig；

x = [acceleration,cylinders,displacement,horsepower,weight];
y = mpg;
r = rmmissing([x y]); % data with missing entries removed
x = r(:,1:5); 
y = r(:,end); 
z = zscore(x);
mdl = fitrkernel(z,y,'kfold',5)
kfoldloss(mdl,'mode','individual')

datasample為隨機採用取樣函式，其中

load carbig；

x = [acceleration,cylinders,displacement,horsepower,weight];
y = mpg;
r = rmmissing([x y]); % data with missing entries removed
x = r(:,1:5); 
y = r(:,end); 
z = zscore(x);
rng('default')
[mdl,fitinfo,hyperparameteroptimizationresults] = fitrkernel(z,y,'optimizehyperparameters','auto',...    'hyperparameteroptimizationoptions',struct('acquisitionfunctionname','expected-improvement-plus'))

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