compactMdl = compact(mdl) возвращает компактную модель compactMdl линейной регрессии, который является компактной версией полной, подходящей модели mdl линейной регрессии.
Подбирайте модель линейной регрессии к данным и уменьшайте размер полной, подбиравшей модели линейной регрессии путем отбрасывания выборочных данных и некоторой информации, связанной с подходящим процессом.
Загрузите largedata4reg набор данных, который содержит 15 000 наблюдений и 45 переменных предикторов.
load largedata4reg
Подбирайте модель линейной регрессии к данным.
mdl = fitlm(X,Y);
Уплотните модель.
compactMdl = compact(mdl);
Компактная модель отбрасывает исходные выборочные данные и некоторую информацию, связанную с подходящим процессом.
Сравните размер полной модели mdl и компактная модель compactMdl.
vars = whos('compactMdl','mdl');
[vars(1).bytes,vars(2).bytes]
ans = 1×2
81538 11408530
Компактная модель использует меньше памяти, чем полная модель.
compactMdl — Компактная модель линейной регрессии CompactLinearModel объект
Компактная модель линейной регрессии, возвращенная как CompactLinearModel объект.
CompactLinearModel объект использует меньше памяти, чем LinearModel возразите, потому что компактная модель не хранит входные данные, используемые, чтобы подбирать модель или информацию, связанную с подходящим процессом. Можно все еще использовать компактную модель, чтобы предсказать ответы с помощью новых входных данных, но некоторого LinearModel объектные функции не работают с компактной моделью.
Расширенные возможности
Массивы графического процессора Ускорьте код путем работы графического процессора (GPU) с помощью Parallel Computing Toolbox™.
Указания и ограничения по применению:
Эта функция поддерживает объекты модели, снабженные входными параметрами графического процессора массивов.
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте
Памятка переводчика
1. Если смысл перевода понятен, то лучше оставьте как есть и не придирайтесь к словам, синонимам и тому подобному. О вкусах не спорим.
2. Не дополняйте перевод комментариями “от себя”. В исправлении не должно появляться дополнительных смыслов и комментариев, отсутствующих в оригинале. Такие правки не получится интегрировать в алгоритме автоматического перевода.
3. Сохраняйте структуру оригинального текста - например, не разбивайте одно предложение на два.
4. Не имеет смысла однотипное исправление перевода какого-то термина во всех предложениях. Исправляйте только в одном месте. Когда Вашу правку одобрят, это исправление будет алгоритмически распространено и на другие части документации.
5. По иным вопросам, например если надо исправить заблокированное для перевода слово, обратитесь к редакторам через форму технической поддержки.