Exponenta Banner
exponenta event banner

компактный

Компактная обобщенная модель линейной регрессии

свернуть все на странице

Синтаксис

compactMdl = compact (mdl)

Описание

пример

compactMdl = compact(mdl) возвращает компактную обобщенную модель линейной регрессии compactMdl, который является компактной версией полной, подогнанной модели обобщенной линейной регрессии mdl.

Примеры

свернуть все

Открыть сценарий в реальном времени

Подгонка обобщенной модели линейной регрессии к данным и уменьшение размера полной, подогнанной модели путем отбрасывания данных выборки и некоторой информации, связанной с процессом подгонки.

Загрузить largedata4reg набор данных, который содержит 15 000 наблюдений и 45 переменных предиктора.

load largedata4reg

Подгоните обобщенную модель линейной регрессии к данным с использованием первых 15 переменных предиктора.

mdl = fitglm(X(:,1:15),Y);

Скомпонуйте модель.

compactMdl = compact(mdl);

Компактная модель отбрасывает исходные данные образца и некоторую информацию, связанную с процессом подгонки, поэтому она использует меньше памяти, чем полная модель.

Сравнение размера полной модели mdl и компактная модель compactMdl.

vars = whos('compactMdl','mdl');
[vars(1).bytes,vars(2).bytes]
ans = 1×2

       15517     4382500

Компактная модель потребляет меньше памяти, чем полная.

Входные аргументы

свернуть все

Обобщенная модель линейной регрессии, заданная как GeneralizedLinearModel объект, созданный с помощью fitglm или stepwiseglm.

Выходные аргументы

свернуть все

Компактная обобщенная модель линейной регрессии, возвращенная как CompactGeneralizedLinearModel объект.

A CompactGeneralizedLinearModel объект потребляет меньше памяти, чем GeneralizedLinearModel объект, поскольку компактная модель не хранит входные данные, используемые для подгонки модели, или информацию, связанную с процессом подгонки. Вы по-прежнему можете использовать компактную модель для прогнозирования ответов с использованием новых входных данных, но некоторые GeneralizedLinearModel функции объекта, требующие входных данных, не работают с компактной моделью.

Расширенные возможности

См. также

| | |

Представлен в R2016b

Документация по инструментам для статистического и машинного обучения

Поддержка