Exponenta Banner

compact

Класс: ClassificationNaiveBayes

Компактный наивный классификатор Байеса

расширьте все на странице

Синтаксис

CMdl = compact(Mdl)

Описание

пример

CMdl = compact(Mdl) возвращает компактный наивный классификатор Байеса (CMdl), который является компактной версией обученного наивного классификатора Байеса Mdl.

CMdl хранилища меньше, чем Mdl, например, CMdl не хранит обучающие данные.

Входные параметры

развернуть все

Полностью обученный наивный классификатор Байеса в виде ClassificationNaiveBayes модель обучена fitcnb.

Выходные аргументы

развернуть все

Компактный наивный классификатор Байеса, возвращенный как CompactClassificationNaiveBayes модель.

Предскажите метки класса с помощью CMdl точно так же, как вы были бы с помощью Mdl. Однако начиная с CMdl не содержит обучающие данные, вы не можете выполнить определенные задачи, такие как перекрестная проверка.

Примеры

развернуть все

Скрипт Open Live Script

Полные наивные классификаторы Байеса (т.е. ClassificationNaiveBayes модели), содержат обучающие данные. Для КПД вы не можете хотеть предсказывать новые метки с помощью большого классификатора. В этом примере показано, как уменьшать размер полного наивного классификатора Байеса.

Загрузите ionosphere набор данных.

load ionosphere
X = X(:,3:end); % Remove two predictors for stability

Обучите наивный классификатор Байеса. Примите, что каждый предиктор условно, нормально распределен, учитывая свою метку. Это - хорошая практика, чтобы задать порядок меток.

Mdl = fitcnb(X,Y,'ClassNames',{'b','g'})
Mdl = 
  ClassificationNaiveBayes
              ResponseName: 'Y'
     CategoricalPredictors: []
                ClassNames: {'b'  'g'}
            ScoreTransform: 'none'
           NumObservations: 351
         DistributionNames: {1x32 cell}
    DistributionParameters: {2x32 cell}


  Properties, Methods

Mdl ClassificationNaiveBayes модель.

Уменьшайте размер наивного классификатора Байеса.

CMdl = compact(Mdl)
CMdl = 
  classreg.learning.classif.CompactClassificationNaiveBayes
              ResponseName: 'Y'
     CategoricalPredictors: []
                ClassNames: {'b'  'g'}
            ScoreTransform: 'none'
         DistributionNames: {1x32 cell}
    DistributionParameters: {2x32 cell}


  Properties, Methods

CMdl CompactClassificationNaiveBayes модель.

Отобразитесь, сколько памяти каждый классификатор использует.

whos('Mdl','CMdl')
  Name      Size             Bytes  Class                                                        Attributes

  CMdl      1x1              14892  classreg.learning.classif.CompactClassificationNaiveBayes              
  Mdl       1x1             111006  ClassificationNaiveBayes

Полный наивный классификатор Байеса (Mdl) намного больше, чем компактный наивный классификатор Байеса (CMdl).

Можно удалить Mdl от MATLAB® Workspace и передачи CMdl и новые значения предиктора к predict эффективно пометить новые наблюдения.

Смотрите также

| | |

Документация Statistics and Machine Learning Toolbox
Поддержка