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lassoPlot

Lasso 近似のトレース プロット

構文

ax = lassoPlot(B)
ax = lassoPlot(B,FitInfo)
ax = lassoPlot(B,FitInfo,Name,Value)
[ax,figh] = lassoPlot(B,...)

説明

ax = lassoPlot(B) は、B の L1 ノルムに対して、B の値のトレース プロットを作成します。ax はプロット軸へのハンドルです。

ax = lassoPlot(B,FitInfo) は、FitInfo のデータ型および plotType 名前と値のペアがあれば、その値に応じたタイプのプロットを作成します。

ax = lassoPlot(B,FitInfo,Name,Value) は、1 つまたは複数の Name,Value のペアの引数で指定された追加オプションを使用して、プロットを作成します。

[ax,figh] = lassoPlot(B,...) は、Figure ウィンドウのハンドルを返します。

入力引数

B

関数 lasso または lassoglm から返される回帰近似のシーケンスの係数。BpNLambda 列の行列です。ここで p は予測子の数で、B の各列は、関数 lasso が 1 つの Lambda ペナルティ値を使用して計算した一連の係数です。

FitInfo

プロットを制御する情報:

  • FitInfo は、特に関数 lasso または lassoglm から戻される構造体です。lassoPlotPlotType の名前と値のペアに基づいてプロットを作成します。

  • FitInfo はベクトルです — lassoPlotFitInfo の値からプロットの x 軸を形成します。FitInfo の長さは B の列の数に等しくなければなりません。

名前/値のペアの引数

オプションの Name,Value の引数ペアをコンマ区切りで指定します。ここで、Name は引数名で、Value は対応する値です。Name は単一引用符 (' ') で囲まなければなりません。Name1,Value1,...,NameN,ValueN のように、複数の名前と値のペア引数を、任意の順番で指定できます。

'Parent'

プロットを描画する軸。

既定値: 新規プロット

'PlotType'

FitInfo ベクトルまたは構造体を指定するときにプロット タイプを選択します。

FitInfo タイプPlotTypeプロット
ベクトルまたは構造体'L1'plotLasso は、B の係数の L1 ノルムから x 軸を作成します。プロットの最上部の x 軸には、B の非ゼロ係数の数である自由度 (df) が含まれています。

 
構造体'Lambda'plotLasso は、FitInfoLambda フィールドから x 軸を作成します。プロットの上部の x 軸には、自由度 (df)、つまり、B の非ゼロ係数の数が含まれます。 
 
交差検定した構造体'CV'
  • Lambda に対して、Lambda の値を使用して lasso によって近似したモデルの新しいデータ上に、平均 2 乗予測誤差の推定値をプロットします。

  • 推定値の誤差範囲をプロットします。

  • 交差検定が行われた最小 MSE により Lambda の値をプロットします。


  • 最小 MSE の 1 つの標準誤差内において最大の Lambda をプロットします (これにより、その領域内で最も疎なモデル作成します)。


 

既定値: 'L1'

'PredictorNames'

B の各係数にラベルを貼る文字列のセル配列。PredictorNames の長さが B の行の数より小さい場合、残りのラベルには既定値が付加されます。

lassoPlot は次の場合にのみ、FitInfo 内の予測子名を使用します。

  • PredictorNames 名前と値のペアを含む lasso への呼び出しをもつ FitInfo を作成した。

  • PredictorNames 名前と値のペアなしlassoPlot を呼び出す。

  • FitInfolassoPlot 呼び出しに含める。

既定値: {'B1','B2',...}

'XScale'

  • 線形 x 軸の 'linear'

  • 対数スケール x 軸の 'log'

既定値: 'linear' ('CV' プロット タイプの 'log' を除く)

出力引数

ax

プロットの軸へのハンドル (「Axis パラメーターの設定」 を参照)。

figh

Figure ウィンドウへのハンドル (「グラフィックス ウィンドウ - Figure」 を参照)。

すべて展開する

既定のプロット タイプでの Lasso プロット

標本データを読み込みます。

load acetylene

相互作用のある Lasso 近似の計画行列を準備します。

X = [x1 x2 x3];
D = x2fx(X,'interaction');
D(:,1) = []; % No constant term

lasso を使用してデータの正則化モデルを近似します。

B = lasso(D,y);

既定のプロット タイプで近似をプロットします。

lassoPlot(B);

Lambda プロット タイプでの Lasso プロット

標本データを読み込みます。

load acetylene

相互作用のある Lasso 近似のデータを準備します。

X = [x1 x2 x3];
D = x2fx(X,'interaction');
D(:,1) = []; % No constant term

lasso を使用してデータの正則化モデルを近似します。

[B FitInfo] = lasso(D,y);

Lambda プロット タイプと対数スケーリングで近似をプロットします。

lassoPlot(B,FitInfo,'PlotType','Lambda','XScale','log');

交差検定した近似での Lasso プロット

標本データを読み込みます。

load acetylene

相互作用のある Lasso 近似の計画行列を準備します。

X = [x1 x2 x3];
D = x2fx(X,'interaction');
D(:,1) = []; % No constant term

lasso と交差検定を使用してデータの正則化モデルを近似します。

[B FitInfo] = lasso(D,y,'CV',10);

交差検定した近似をプロットします。

lassoPlot(B,FitInfo,'PlotType','CV');

参考

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