Я получаю Предупреждение: X - это ранг, дефицитный с точностью до машины. Вдобавок, коэффициенты, которые я получаю, являются комплексными числами, хотя вход является реальным. Почему это происходит? Любая идея, как выйти из этого?Matlab - регрессия
ответ
Я полагаю, что ваш входной вектор имеет слишком много линейно зависимых столбцов. Сделайте rank(input)
и посмотрите, что говорит результат. Если это меньше 8, вам нужно удалить некоторые из ваших независимых переменных, которые находятся в вашей матрице input
. Кроме того, вы можете включить более подробную информацию о том, как вы пришли к вашей input
матрицы, как:
input = [ fuel engine_speed fuel.*engine_speed ]; % or even
input = [ x1 x2 x1.*x2 ];
Если у вас низкий ранг матрицы, попытаться найти зависимые столбцы. Вот быстрый способ, который я рекомендовал бы (я уверен, что кто-то знает лучше):
[R,jb] = rref(input);
full_rank_input = input(:,jb);
rank(input)
Если вам матрицу с rank(full_rank_input) == num_columns
.
Я получил ранг = 4, поэтому очень маленький. Может быть, у меня слишком много точек данных? Каков наилучший способ решить эту проблему? – Trup
У вас слишком много точек данных, у вас слишком много переменных X. Вам нужно выбрать, какие из них удалить. – prototoast
Это действительно вопрос статистики (а не вопрос программирования) - может быть, это было бы лучше на статистической стеке Exchange? –
- 1. MATLAB Взвешенная множественная регрессия
- 2. Lasso регрессия в matlab
- 3. Многомерная регрессия в Matlab
- 4. Линейная регрессия в MATLAB
- 5. Регрессия хребта в matlab
- 6. Многопараметрическая регрессия в MATLAB?
- 7. MATLAB: Линейная регрессия
- 8. Регрессия регрессии Matlab Ridge
- 9. Cox регрессия в MATLAB
- 10. Регрессия Matlab с несколькими весами
- 11. Matlab: нелинейная регрессия, 2 критерия
- 12. Количественная регрессия с linprog в Matlab
- 13. Множественная линейная регрессия в Matlab R2014a
- 14. регуляризированные логистическая регрессия кода в MATLAB
- 15. Регрессия Matlab возвращает бета coffecient не правильно?
- 16. Полиномиальная регрессия и построение графика в Matlab
- 17. MATLAB: линейная регрессия и другая ошибка веса
- 18. Matlab Регулярная логистическая регрессия - как вычислить градиент
- 19. Интернет логистическая регрессия
- 20. MATLAB: линейная регрессия общего многомерного полинома к данным
- 21. Нелинейная регрессия с использованием пользовательской нейронной сети в MatLab
- 22. Линейно-логарифмическая регрессия в MATLAB: 2 Входные параметры
- 23. Многомерная линейная регрессия в Python - аналог mvregress в MATLAB?
- 24. Множественная переменная нелинейная регрессия или кривая Фиксация Matlab
- 25. Регрессия в Matlab, предполагающая условия распределенной ошибки Student t
- 26. Линейная регрессия для уравнений в области жира (MATLAB)
- 27. Линейная регрессия в MATLAB и добавление новых функций
- 28. Условная логистическая регрессия - подробные примеры
- 29. Нелинейная регрессия
- 30. Линейная регрессия с градиентом Descending
Можете ли вы показать код? –
Можете ли вы показать нам, какую функцию вы вызываете? – trutheality
[b, bint, r, rint, stats] = регресс (выход, вход); Этого достаточно? вывод и вход загружаются из файла более или менее. размер (выход) = 877835 1 размер (вход) = 877835 8 – Trup