使用して、自動的にハイパーパラメーターを最適化します。データセットを読み込みます。値が含まれている行を削除します。渡すと、学習が高速化され、メモリ使用量が少なくなります。R(:,end);予測子変数を標準化します。分割交差検証損失を最小化するハイパーパラメーターを求めます。獲得関数を使用します。データの場合、最適化手順に時間がかかる可能性があります。最適化手順を実行するにはデータセットが大きすぎる場合、データの一部だけを使用してパラメーターの最適化を試すことができます。指定して、データを非復元抽出します。回帰モデルをあてはめる対象となる予測子データ。列の数値行列を指定します。予測子変数の個数です。観測値数は同じでなければなりません。応答データ数値ベクトル応答データ。次元の数値ベクトルを指定します。観測値数は同じでなければなりません。引数のコンマ区切りペアを指定します。引用符で囲まなければなりません。ように、複数の名前と値のペアの引数を、任意の順番で指定できます。次元空間にマッピングしてから最小二乗回帰を実施します。同時に使用することはできません。使用することのみによって変更できます。正のスカラーボックス制約。正のスカラーで構成されるコンマ区切りペアとして指定します。値を指定しなかった場合のみ有効です。いずれかを指定できます。非負のスカラー値イプシロン不感応区間の幅の半分。非負のスカラー値から構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。