resume

Возобновите учебный ансамбль

Синтаксис

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

Описание

ens1 = resume(ens,nlearn) обучает ens в каждом сгибе для nlearn больше циклов. resume использует те же опции обучения fitrensemble используемый, чтобы создать ens.

ens1 = resume(ens,nlearn,Name,Value) обучает ens с дополнительными опциями, заданными одним или несколькими Name,Value парные аргументы.

Входные параметры

ens

Перекрестный подтвержденный ансамбль регрессии. ens результат также:

fitrensemble функция с парой "имя-значение" перекрестной проверки. Именами является 'crossval', 'kfold', 'holdout', 'leaveout', или 'cvpartition'.
crossval метод применился к ансамблю регрессии.

nlearn

Положительное целое число, количество циклов для дополнительного обучения ens.

Аргументы в виде пар имя-значение

Задайте дополнительные разделенные запятой пары Name,Value аргументы. Name имя аргумента и 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

Перекрестный подтвердите ансамбль регрессии, увеличенный с дополнительным обучением

Скрипт Open Live Script

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

Загрузите carsmall набор данных и избранное смещение, лошадиная сила и вес транспортного средства 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

fitrensemble | kfoldLoss

Документация