Exponenta Banner

removeLearners

Удалите членов компактного ансамбля регрессии

расширьте все на странице

Синтаксис

cens1 = removeLearners(cens,idx)

Описание

cens1 = removeLearners(cens,idx) создает компактный ансамбль регрессии, идентичный cens только без членов ансамбля в idx вектор.

Входные параметры

cens

Компактный ансамбль регрессии, созданный с compact.

idx

Вектор положительных целых чисел с записями от 1 к cens.NumTrained, где cens.NumTrained число членов в cens. cens1 содержит членов cens кроме тех с индексами в idx.

Как правило, вы устанавливаете   idx = j:cens.NumTrained для некоторого положительного целочисленного j.

Выходные аргументы

cens1

Компактный ансамбль регрессии, идентичный cens кроме cens1 не содержит членов cens с индексами в idx.

Примеры

развернуть все

Скрипт Open Live Script

Создайте компактный ансамбль регрессии. Уплотните его далее путем удаления членов ансамбля.

Загрузите carsmall набор данных и выбирает Weight и Cylinders как предикторы.

load carsmall
X = [Weight Cylinders];

Обучите ансамбль регрессии, использующий LSBoost. Задайте пни как слабых учеников.

t = templateTree('MaxNumSplits',1);
ens = fitrensemble(X,MPG,'Method','LSBoost','Learners',t,...
    'CategoricalPredictors',2);

Создайте компактный ансамбль классификации cens от ens.

cens = compact(ens);

Удалите последние 50 членов ансамбля. 

idx = cens.NumTrained-49:cens.NumTrained;
cens1 = removeLearners(cens,idx);

Советы

  • Как правило, установите cens1 равняйтесь cens сохранить всего один ансамбль.

  • Удаление учеников уменьшает память, используемую ансамблем, и ускоряет его прогнозы.

Смотрите также

Документация Statistics and Machine Learning Toolbox
Поддержка