matlabのprtoolsではどのようにラベルを設定しますか？

Question

私は、問題はそれが例えば、むしろ、私はlinair推定を取得したい分類問題で、ラベルとデータポイントとデータセットを持っている：

dataset=prdataset([2,4,6,8]',[1,2,3,4]') 
testset=prdataset([3,5,7,9]') 
classifier=dataset*ldc %should probably be changed? 
result=testset*classifier 

result.dataは今非常にある

ans = 

    1.0e-307 * 

    0.2225 0.2225 0.2225 0.2225 
    0.2225 0.2225 0.2225 0.2225 
    0.2225 0.2225 0.2225 0.2225 
    0.2225 0.2225 0.2225 0.2225 

なり違う。

理想的には、それに閉鎖する[1.5,2.5,3.5,4.5]'か何かだろう。どのようにPRtoolsや何かsimulairでこれを行うにはどのようなアイデア？これは担保依存ですが、私は他の種類の依存関係で遊ぶこともできますか？

また、それは、システムの巨大なボーナスだろうが重く、私の本当のデータセットをpolute NaN値について多少巧妙でした。

私はすでにそのlinearrクラスを発見したが、私は私がお返しに不気味なサイズのデータ​​セットを取得することを使用する場合、

dataset=prdataset([2,4,6,8]',[1,2,3,4]') 
testset=prdataset([3,5,7,9]') 
classifier=dataset*linearr%should probably be changed? 
result=testset*classifier 

は私に再び間違っている値

0.1000 -0.3000 -0.7000 -1.1000 
    -0.5000 -0.5000 -0.5000 -0.5000 
    -1.1000 -0.7000 -0.3000 0.1000 
    -1.7000 -0.9000 -0.1000 0.7000 

を与えます。彼らが使用して提案したチャットで

。*の代わりに、* * インナーマトリックスの寸法が同意しなければなりません使用してエラーが生じています。

Error in linearr (line 42) 
     beta = prinv(X'*X)*X'*gettargets(x); 

Error in prmap (line 139) 
     [d, varargout{:}] = feval(mapp,a,pars{:}); 

Error in * 

Error in dyadicm (line 81) 
    v1 = a*v1;  % train first mapping 

Error in prmap (line 139) 
     [d, varargout{:}] = feval(mapp,a,pars{:}); 

Error in * 

リニアコードの場合。

私は方法を探しています。与えられた大きな値のセットでは、その関係を最もよく説明する多項式のセットを見つけることができます（この例では、多項式はプログラムのパラメータです） 1次）。したがって、この例では、多項式は1/2a + 0です。私の最終版では、より多くのパラメータ（10-20）を使いたいので、二次的な推定が必要な場合があります。

Answer 1

たぶん、あなたは、ニューラルネットワーク（ニューラルネットワークツールボックス）を使用することができます。 https://es.mathworks.com/help/nnet/gs/fit-data-with-a-neural-network.html

そのリンクから：

ニューラルネットワークは、フィッティング関数で良いです。実際には、かなり単純なニューラルネットワークが実用的な機能に適合できるという証拠があります。

たとえば、住宅アプリケーションのデータがあるとします。 13の地理情報と不動産情報を考慮して、家の価値を予測できるネットワークを設計したいと考えています（1,000ドル単位）。これらの13項目のデータとそれに関連する市場価値がある合計506のサンプルハウスがあります。

次の2つの方法でこの問題を解決することができます

• Using the Neural Network Fitting Toolで説明したように、グラフィカル・ユーザ・インタフェース、nftoolを使用してください。

• Using Command-Line Functionsで説明されているように、コマンドライン関数を使用します。