Exponenta Banner
exponenta event banner

компактный

Компактный классификационный ансамбль

развернуть все на странице

Синтаксис

cens = compact(ens)

Описание

cens = compact(ens) создает компактную версию ens. Можно прогнозировать классификации с помощью cens точно, как вы можете использовать ens. Однако с тех пор cens не содержит данных обучения, нельзя выполнить некоторые действия, такие как перекрестная проверка.

Входные аргументы

ens

Классификационный ансамбль, созданный с помощью fitcensemble.

Выходные аргументы

cens

Компактный классификационный ансамбль. cens имеет класс CompactClassificationEnsemble.

Примеры

развернуть все

Открыть сценарий в реальном времени

Сравните размер классификационного ансамбля для данных радужки Фишера с компактной версией ансамбля.

Загрузите набор данных радужки Фишера.

load fisheriris

Обучение ансамбля из 100 усиленных деревьев классификации с помощью AdaBoostM2.

t = templateTree('MaxNumSplits',1); % Weak learner template tree object
ens = fitcensemble(meas,species,'Method','AdaBoostM2','Learners',t);

Создание компактной версии ens и сравнить размеры ансамблей.

cens = compact(ens);
b = whos('ens');  % b.bytes = size of ens
c = whos('cens'); % c.bytes = size of cens
[b.bytes c.bytes] % Shows cens uses less memory
ans = 1×2

      447180      406462

Компактный вариант ансамбля использует меньше памяти, чем полный ансамбль. Обратите внимание, что размеры ансамбля могут немного отличаться в зависимости от операционной системы.

См. также

|

Темы

Документация по инструментам для статистического и машинного обучения

Поддержка