Exponenta Banner
exponenta event banner

removeLearners

Удаление членов компактного регрессионного ансамбля

развернуть все на странице

Синтаксис

cens1 = removeLearners(cens,idx)

Описание

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

Входные аргументы

cens

Компактный регрессионный ансамбль, построенный с compact.

idx

Вектор положительных целых чисел с записями из 1 кому cens.NumTrained, где cens.NumTrained - количество членов в cens. cens1 содержит элементы cens за исключением тех, которые имеют индексы в idx.

Как правило, задается idx = j:cens.NumTrained для некоторого положительного целого числа j.

Выходные аргументы

cens1

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

Примеры

развернуть все

Открыть сценарий в реальном времени

Создайте компактный регрессионный ансамбль. Скомпонуйте его дальше, удалив членов ансамбля.

Загрузить carsmall набор данных и выбор Weight и Cylinders в качестве предикторов.

load carsmall
X = [Weight Cylinders];

Обучение регрессионного ансамбля с помощью LSBoost. Укажите пни дерева в качестве слабых учеников.

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

Создание компактного классификационного ансамбля cens от ens.

cens = compact(ens);

Удалите 50 последних участников ансамбля. 

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

Совет

  • Как правило, установка cens1 равно cens сохранить только один ансамбль.

  • Удаление учеников сокращает объем памяти, используемой ансамблем, и ускоряет его прогнозы.

См. также

Документация по инструментам для статистического и машинного обучения

Поддержка