バッチ処理

線形回帰モデルの訓練に使用する応答 (k 従属変数) を含む n x k 数値テーブルのポインター。このテーブルは、NumericTable の派生クラスのオブジェクトです。

線形回帰アルゴリズムの訓練段階で計算されたモデルのポインター。モデルは linear_regression::Model クラスのオブジェクトです。

線形回帰アルゴリズムの予測段階で計算された応答 (k 従属変数) を含む n x k 数値テーブルのポインター。このテーブルは、NumericTable の派生クラスのオブジェクトです。

アルゴリズムが中間計算に使用する浮動小数点の型。float または double を指定できます。

パフォーマンス指向の計算メソッド。アルゴリズムでサポートされている唯一のメソッドです。

ライブラリーにより提供されるデフォルトメトリックを計算する必要性を定義するフラグ。

線形回帰モデルの係数の信頼区間の計算に使用される有意レベル。

このしきい値未満の値は、しきい値と等しいと見なされます。

各応答 (従属変数) で計算された根平均二乗誤差を含む 1 x k 数値テーブルのポインター。デフォルトでは、この結果は HomogenNumericTable クラスのオブジェクトですが、(PackedSymmetricMatrix、PackedTriangularMatrix、および CSRNumericTable を除く) NumericTable の派生クラスのオブジェクトとして定義できます。

各応答 (従属変数) で計算された分散 σ²_j, j = 1, … , k を含む 1 x k 数値テーブルのポインター。デフォルトでは、この結果は HomogenNumericTable クラスのオブジェクトですが、(PackedSymmetricMatrix、PackedTriangularMatrix、および CSRNumericTable を除く) NumericTable の派生クラスのオブジェクトとして定義できます。

k 数値テーブル、j 番目の応答 (従属変数) のベータの m x m 分散共分散行列を含む DataCollection オブジェクトのポインター。ここで、m はモデルのベータの数 (線形回帰アルゴリズムの訓練段階で interceptFlag が false に設定された場合は、m = p; その他の場合は、m = p + 1)。NumericTable の派生クラスのオブジェクトをコレクションに含めることができます。

個々の線形回帰係数の非有意検定で使用される Z スコア統計を含む k x m 数値テーブルのポインター。ここで、m はモデルのベータの数 (線形回帰アルゴリズムの訓練段階で interceptFlag が false に設定された場合は、m = p; その他の場合は、m = p + 1)。デフォルトでは、この結果は HomogenNumericTable クラスのオブジェクトですが、(PackedSymmetricMatrix、PackedTriangularMatrix、および CSRNumericTable を除く) NumericTable の派生クラスのオブジェクトとして定義できます。

線形回帰係数の信頼区間の範囲を含む k x 2 x m 数値テーブルのポインター。

• confidenceIntervals[t][2*j] は t 番目の応答 (従属変数) の j 番目のベータで計算された信頼区間の左範囲。

• confidenceIntervals[t][2*j+1] は t 番目の応答 (従属変数) の j 番目のベータで計算された信頼区間の右範囲。

ここで、m はモデルのベータの数 (線形回帰アルゴリズムの訓練段階で interceptFlag が false に設定された場合は、m = p; その他の場合は、m = p + 1)。デフォルトでは、この結果は HomogenNumericTable クラスのオブジェクトですが、(PackedSymmetricMatrix、PackedTriangularMatrix、および CSRNumericTable を除く) NumericTable の派生クラスのオブジェクトとして定義できます。

(X^TX)^-1 行列を含む m x m 数値テーブルのポインター。ここで、m はモデルのベータの数 (線形回帰アルゴリズムの訓練段階で interceptFlag が false に設定された場合は、m = p; その他の場合は、m = p + 1)。

線形回帰モデルの訓練に使用する応答 (k 従属変数) を含む n x k 数値テーブルのポインター。このテーブルは、NumericTable の派生クラスのオブジェクトです。

線形回帰アルゴリズムの予測段階で計算された応答 (k 従属変数) を含む n x k 数値テーブルのポインター。このテーブルは、NumericTable の派生クラスのオブジェクトです。

制約線形回帰モデルを使用した線形回帰アルゴリズムの予測段階で計算された応答 (k 従属変数) を含む n x k 数値テーブルのポインター。ここで、p ベータ係数の p - p₀ はゼロに設定されます。このテーブルは、NumericTable の派生クラスのオブジェクトです。

アルゴリズムが中間計算に使用する浮動小数点の型。float または double を指定できます。

パフォーマンス指向の計算メソッド。アルゴリズムでサポートされている唯一のメソッドです。

予測で使用されたベータ係数の数。

制約線形回帰モデルによる予測で使用されたベータ係数の数 (p₀)。ここで、p ベータ係数の p - p₀ はゼロに設定されます。

各従属変数で計算された予測応答の平均を含む 1 x k 数値テーブルのポインター。デフォルトでは、この結果は HomogenNumericTable クラスのオブジェクトですが、(PackedSymmetricMatrix、PackedTriangularMatrix、および CSRNumericTable を除く) NumericTable の派生クラスのオブジェクトとして定義できます。

各従属変数で計算された予測応答の分散を含む 1 x k 数値テーブルのポインター。デフォルトでは、この結果は HomogenNumericTable クラスのオブジェクトですが、(PackedSymmetricMatrix、PackedTriangularMatrix、および CSRNumericTable を除く) NumericTable の派生クラスのオブジェクトとして定義できます。

各従属変数で計算された回帰平方和を含む 1 x k 数値テーブルのポインター。デフォルトでは、この結果は HomogenNumericTable クラスのオブジェクトですが、(PackedSymmetricMatrix、PackedTriangularMatrix、および CSRNumericTable を除く) NumericTable の派生クラスのオブジェクトとして定義できます。

各従属変数で計算された残差平方和を含む 1 x k 数値テーブルのポインター。デフォルトでは、この結果は HomogenNumericTable クラスのオブジェクトですが、(PackedSymmetricMatrix、PackedTriangularMatrix、および CSRNumericTable を除く) NumericTable の派生クラスのオブジェクトとして定義できます。

各従属変数で計算された総平方和を含む 1 x k 数値テーブルのポインター。デフォルトでは、この結果は HomogenNumericTable クラスのオブジェクトですが、(PackedSymmetricMatrix、PackedTriangularMatrix、および CSRNumericTable を除く) NumericTable の派生クラスのオブジェクトとして定義できます。

各従属変数で計算された決定係数を含む 1 x k 数値テーブルのポインター。デフォルトでは、この結果は HomogenNumericTable クラスのオブジェクトですが、(PackedSymmetricMatrix、PackedTriangularMatrix、および CSRNumericTable を除く) NumericTable の派生クラスのオブジェクトとして定義できます。

各従属変数で計算された F 統計量を含む 1 x k 数値テーブルのポインター。デフォルトでは、この結果は HomogenNumericTable クラスのオブジェクトですが、(PackedSymmetricMatrix、PackedTriangularMatrix、および CSRNumericTable を除く) NumericTable の派生クラスのオブジェクトとして定義できます。