遅い観測値を選択します。data予測子変数を標準化します。カーネル回帰モデルに学習をさせます。設定して、診断メッセージを非表示にします。イプシロン不感応誤差を推定することにより、学習済みのモデルが新しい予測子の値に対してどの程度一般化されているかを調べます。使用して結果をメモリに格納します。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。ホールドアウト標本として予約します。インデックスを分割の定義から抽出します。indices学習データを標準化し、カーネル回帰モデルに学習をさせます。評価する無名関数を作成します。カスタム損失関数は特定の形式で記述しなければなりません。損失関数を使用して、学習セットの回帰損失を推定します。データを標準化します。セットの回帰損失を推定します。オブジェクトカーネル回帰モデル。オブジェクトを指定します。使用して作成できます。列の数値行列を指定します。学習に使用した予測子の個数と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。イプシロン不感応損失関数を使用して加重回帰損失を返します。関数ハンドル損失関数。組み込みの損失関数名または関数ハンドルから構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。次の表は、使用可能な損失関数の一覧です。スカラーを使用して、いずれかを指定します。