予測子と応答の欄には何を挿入すればよいですか

Answer 1

[Kojiro Saito]

この画面だけの情報では2通りのアプリが該当するのでそれぞれ回答します。

「ニューラルネットワークパターン認識」のアプリの場合、こちらのドキュメントにサンプルが載っています。

例にあるガラスのデータセットを使う場合、予測子がglassInputsで9行214列、応答がglassTargetsで2行214列の数値データが格納されています。

load glass_dataset

% 予測子
whos glassInputs

  Name             Size             Bytes  Class     Attributes

  glassInputs      9x214            15408  double              

disp(glassInputs(:, 1:5))

    1.5210    1.5176    1.5162    1.5177    1.5174
   13.6400   13.8900   13.5300   13.2100   13.2700
    4.4900    3.6000    3.5500    3.6900    3.6200
    1.1000    1.3600    1.5400    1.2900    1.2400
   71.7800   72.7300   72.9900   72.6100   73.0800
    0.0600    0.4800    0.3900    0.5700    0.5500
    8.7500    7.8300    7.7800    8.2200    8.0700
         0         0         0         0         0
         0         0         0         0         0

% 応答
whos glassTargets

  Name              Size             Bytes  Class     Attributes

  glassTargets      2x214             3424  double              

disp(glassTargets(:, 1:5))

     0     0     0     0     0
     1     1     1     1     1

「ニューラルネットワークフィッティング」のアプリの場合、こちらのドキュメントにサンプルがあります。

例にある体脂肪データセットでは、予測子bodyfatInputsが13行252列、応答bodyfatTargetsが1行252列になります。

load bodyfat_dataset
% 予測子
whos bodyfatInputs

  Name                Size             Bytes  Class     Attributes

  bodyfatInputs      13x252            26208  double              

disp(bodyfatInputs(:, 1:5))

   23.0000   22.0000   22.0000   26.0000   24.0000
  154.2500  173.2500  154.0000  184.7500  184.2500
   67.7500   72.2500   66.2500   72.2500   71.2500
   36.2000   38.5000   34.0000   37.4000   34.4000
   93.1000   93.6000   95.8000  101.8000   97.3000
   85.2000   83.0000   87.9000   86.4000  100.0000
   94.5000   98.7000   99.2000  101.2000  101.9000
   59.0000   58.7000   59.6000   60.1000   63.2000
   37.3000   37.3000   38.9000   37.3000   42.2000
   21.9000   23.4000   24.0000   22.8000   24.0000
   32.0000   30.5000   28.8000   32.4000   32.2000
   27.4000   28.9000   25.2000   29.4000   27.7000
   17.1000   18.2000   16.6000   18.2000   17.7000

% 応答
whos bodyfatTargets

  Name                Size             Bytes  Class     Attributes

  bodyfatTargets      1x252             2016  double              

disp(bodyfatTargets(:, 1:5))

   12.3000    6.1000   25.3000   10.4000   28.7000

[Kohei Yamaguchi]

この質問とは関係ないのですが、一つお聞きしたいことがあります。

現在予測子と応答子の理解に苦しんでおり、設定ができないためにMATLAB2023bが使用できず、以前からあるMATLAB2020a(こちらは過去に誰かが予測子等を設定しており、ニューラルネットワークパターン認識が使用可能)を使用しているのですが、こちらはいつまで利用できるのですか？　サービスが終了する期限等あれば教えてください。

また、MATLAB2020aで設定されている予測子と応答子をMATLAB2023bに移行することは可能ですか？

[Kojiro Saito]

MATLABのバージョン毎のサポート終了期限は明記されていませんが、What is the last day of support for a MATLAB release (EOL - End of Life)?の回答のように、対応するOSへのサポートを終了するときになります。

R2020aが対応するOS (Windows)の場合はSystem Requirements - Release 2020a - Windowsに情報がありますが、OSを提供する会社がOSのサポートを終了するときになるときが期限となります。ただ、ライセンス形態が期間限定ではなく永久ライセンスをお使いでしたらそのまま使用し続けることは可能です。

「ニューラルネットワークパターン認識」などのアプリはR2021bで刷新されているので見た目は違いますが、R2020aで設定している予測子と応答をmatファイルなどへ出力できればR2023bでも移行はできると思います。