Exponenta Banner
exponenta event banner

компактный

Компактный ансамбль классификации

расширьте все на странице

Синтаксис

cens = compact(ens)

Описание

cens = compact(ens) создает компактную версию ens. Можно предсказать классификации с помощью cens точно, как вы можете с помощью ens. Однако, поскольку cens не содержит данные тренировки, вы не можете выполнить некоторые действия, такие как перекрестная проверка.

Входные параметры

ens

Ансамбль классификации создается с fitcensemble.

Выходные аргументы

cens

Компактный ансамбль классификации. cens имеет класс CompactClassificationEnsemble.

Примеры

развернуть все

Скрипт Open Live Script

Сравните размер ансамбля классификации для ирисовых данных Фишера к компактной версии ансамбля.

Загрузите ирисовый набор данных Фишера.

load fisheriris

Обучите ансамбль 100 повышенных деревьев классификации с помощью AdaBoostM2.

t = templateTree('MaxNumSplits',1); % Weak learner template tree object
ens = fitcensemble(meas,species,'Method','AdaBoostM2','Learners',t);

Создайте компактную версию ens и сравните размеры ансамбля.

cens = compact(ens);
b = whos('ens');  % b.bytes = size of ens
c = whos('cens'); % c.bytes = size of cens
[b.bytes c.bytes] % Shows cens uses less memory
ans = 1×2

      428573      388174

Компактная версия ансамбля использует меньше памяти, чем полный ансамбль. Обратите внимание на то, что размеры ансамбля могут отличаться немного, в зависимости от вашей операционной системы.

Смотрите также

|

Темы

Документация Statistics and Machine Learning Toolbox
Поддержка