説明. 例. beta = mvregress(X,Y) は、 X の計画行列に対応する Y について、d 次元応答の 多変量正規回帰 の推定係数を返します。 例. beta = mvregress(X,Y,Name,Value) では、1 つ以上の名前と値のペア引数で指定された追加オプションを使用して推定係数を返します。 たとえば、推定アルゴリズム、初期推定値または回帰の最大反復回数を指定できます。 例. [beta,Sigma] = mvregress( ___) は、前の構文の入力引数のいずれかを使用して、d 行 d 列の Y の推定分散共分散行列も返します。 例. 2024年2月11日 21:50. 今回は、複数の変数から値を予測する 多変量線形回帰 をscikit-learn を使って実装します。 データセットとしてカルフォルニアの住宅の値段に関する california_housing を使います。 これは、scikit-learn に付属するもので手軽に使えるので便利です。 このデータには、家の値段とその家の属性に関するデータが入っています。 例えば、築年数や部屋数などの属性が含まれており、これら複数の変数から家の値段を予測することを考えます。 仮に、築年数と部屋数だけで予測するとすると、多変量線形回帰は次のような式になります。 多変量線形回帰. 多変量のメソッドの紹介. 大規模な高次元データ セットは、現代のコンピューターを使ったインストルメンテーションや電子データ ストレージにおいて一般的です。 高次元データは、統計量の可視化、解析、モデリングに対して多くの課題を提起します。 もちろん、データの可視化は 3 次元を超えることはできません。 そのため、パターン認識、データ前処理、モデル選択などは、数値的な方法に依存するところが大きくなります。 高次元データ解析における本質的な問題は、いわゆる "次元の呪い" です。 高次元空間での観測は、低次元空間での観測よりも必然的に希薄であり、説明的ではありません。 高次元では、データがサンプリングの分布の端に分布します。 |wju| pkx| aac| umg| oab| ihf| yfc| ebu| qkm| zvb| atz| jgf| mkm| gav| zsd| tff| fwt| nop| dgo| qnf| dhz| ytr| odb| ztc| xxj| vrl| ais| iix| uzv| fmo| zdx| kbb| sce| ryn| lkt| oju| lby| ipy| xio| caz| jfd| pjp| kvx| opj| jiz| lsy| bpj| axy| gfk| xvq|