резюме

Возобновите учебный ансамбль

Синтаксис

ens1 = resume(ens,nlearn)
ens1 = resume(ens,nlearn,Name,Value)

Описание

ens1 = resume(ens,nlearn) train ens в каждом сгибе для nlearn больше циклов. resume использует те же опции обучения, fitrensemble раньше создавал ens.

ens1 = resume(ens,nlearn,Name,Value) train ens с дополнительными опциями, заданными одним или несколькими аргументами пары Name,Value.

Входные параметры

ens

Перекрестный подтвержденный ансамбль регрессии. ens является результатом также:

  • Функция fitrensemble с парой "имя-значение" перекрестной проверки. Именами является 'crossval', 'kfold', 'holdout', 'leaveout' или 'cvpartition'.

  • Метод crossval применился к ансамблю регрессии.

nlearn

Положительное целое число, количество циклов для дополнительного обучения ens.

Аргументы в виде пар имя-значение

Укажите необязательные аргументы в виде пар ""имя, значение"", разделенных запятыми. Имя (Name) — это имя аргумента, а значение (Value) — соответствующее значение. Name должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.

'nprint'

Частота распечатки, положительный целочисленный скаляр или 'off' (никакие распечатки). Возвращает в командную строку количество слабых учеников, обученных до сих пор. Полезный, когда вы обучаете ансамбли со многими учениками на больших наборах данных.

Значение по умолчанию: 'off'

Выходные аргументы

ens1

Перекрестный подтвержденный ансамбль регрессии ens, увеличенный с дополнительным обучением.

Примеры

развернуть все

Исследуйте ошибку перекрестной проверки после обучения ансамбль регрессии для большего количества циклов.

Загрузите набор данных carsmall и выберите смещение, лошадиную силу и вес автомобиля как предикторы.

load carsmall
X = [Displacement Horsepower Weight];

Обучите ансамбль регрессии 50 циклам.

ens = fitrensemble(X,MPG,'NumLearningCycles',50); 

Перекрестный подтвердите ансамбль и исследуйте ошибку перекрестной проверки.

rng(10,'twister') % For reproducibility
cvens = crossval(ens);
L = kfoldLoss(cvens)
L = 27.9435

Обучайтесь для еще 50 циклов и исследуйте новую ошибку перекрестной проверки.

cvens = resume(cvens,50);
L = kfoldLoss(cvens)
L = 28.7114

Дополнительное обучение не улучшило ошибку перекрестной проверки.

Смотрите также

|