思想的分类和回归问题。

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安德烈 2014年2月27日

回答: 安德烈2014年2月28日

答:接受 Ilya

你好,

我有一些数据,比如:

X: Car_Weigth、Car_type Weather_type、Speed_Before_Accident Drunk_Pilot_Status Y: 1, 2, 3, 4 ........100英里。

对我来说,这是一个分类问题,轻松解决任何分类方法,如:5输入神经和100年输出。

这里的怀疑,是,我有100类,所以,我可以用什么样的技术来解决这类问题?

知道就好了。

格雷格·希斯 2014年2月28日

我不明白你的意思。请解释给你调用一个类的一个例子。

fitnet:回归和曲线拟合;没有时间预测

patternnet:分类和模式识别

为后一种情况与c类,目标应该与颈- 1 0和一个单位向量。

timedlaynet, narnet narxnet:时间的预测

使用任何的帮助和医生命令细节功能。

Ilya 2014年2月27日

你可以先线性回归。如果你有统计工具箱,看一看 LinearModel 。或者,如果你有一个旧版本的工具箱,看一看回归函数。如果你没有统计工具箱,反斜杠符\试。

对于非参数回归,您可以使用决策树, TreeBagger 或 fitensemble ,所有的统计工具箱。你也可以使用神经网络工具箱。

安德烈 2014年2月28日

非常感谢。

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