以上の名前と値のペアの引数によって指定される追加オプションを使用します。前の構文で入力引数のいずれかの組み合わせを使用して、プロットの座標軸を返します。データセットを読み込みます。使用して回帰木を作成します。fitrtree(X,Y);学習済み回帰木をグラフィックで表示します。間の平均化された部分関係性を表します。小さいかどうかであることが示されています。付近に大きい変化が示されています。木ビューアーは、予測子変数に基づいて各ノードにおける各決定を可視化します。従属を把握することは簡単ではありません。部分従属を明確に把握できます。予測子名および応答名の既定値です。指定して変更できます。使用して座標軸のラベルを変更することもできます。スクリプトを開く予測子変数間の交互作用が応答変数に含まれている標本データを生成し、このデータを使用してガウス過程回帰モデルに学習をさせます。プロットを作成します。間に交互作用が含まれている応答値を生成します。使用してガウス過程回帰モデルを作成します。すべてのプロットがゼロから始まるようにプロットのオフセットを設定します。これは、選択した特徴量の累積的な効果を確認するために役立ちます。平均化された関係を明らかにするので、特徴量間の交互作用が応答に含まれている場合は特に、隠された依存性は明らかになりません。つの異なる応答の依存性が明確に示されます。プロットを作成します。比較して予測子変数の重要度を分析します。よって返される予測子の重要度の推定値と結果を比較します。データセットを読み込みます。使用してアンサンブル回帰に学習をさせます。predictorImportanceを使用して、予測子変数の重要度を比較します。選択した予測子と予測応答の間の関係を可視化します。予測子の重要度を単一の値で要約します。