機械学習で得たグラフの式が知りたい。説明変数を追加したい。

「したい(できていない)こと」
・予測した線形回帰の式(y=ax)のような
・説明関数の追加(現状は説明関数なしです。)

プログラミング初心者の学生です。
時系列データを用いてガウス過程回帰を利用してmatlabで回帰式(将来予測)をしたいです。
以下のコードを作成し動かしてみましたが、予測値のしきを見ることは可能でしょうか、
また現在パラメーターを時系列データと予測する値の2つのみなのですが、説明関数を増やすとなれば、どうすれば良いのでしょうか、
読み込むデータに入れてもあまり変化がみられませんでした...

わかる方いらっしゃいましたら、ご教授いただけますと幸いです。

matlab
1addpath '/Users/XXX/Documents'
2 T=readtable('ファイル名.txt')
3 gprMdl = fitrgp(T,'w_s','KernelFunction','ardsquaredexponential',...
4      'FitMethod','sr','PredictMethod','fic','Standardize',1)
5  ypred = resubPredict(gprMdl);
6  figure();
7plot(T.date,T.w_s,'r.');
8hold on
9plot(T.date,ypred,'b');
10xlabel('x');
11ylabel('y');
12legend({'data','predictions'},'Location','Best');
13axis([0 1000 0 0.05]);
14hold off;
15

時系列変化が分かりやすいデータを用いると次のようになります。

行動規範の内容に同意します

回答1件

ベストアンサー

こんにちは、予測のための式のパラメータを知りたい、とのことだと思うのですが、ワークスペースのgprMdlのところをクリックしていくと各種パラメータの値を見ることができます。各パラメータの意味はドキュメントをご確認ください。
また、説明変数を増やすためには、入力のｘの次元を（データ数）×（変数の数）という形で入力すればよいと思います。ドキュメントの例を見てみて、ｘをx2=[x,x]; などとして、コピーしてみて練習してみてはいかがでしょうか。