сжаться

Ансамбль обрезки

Синтаксис

cmp = shrink(ens) cmp = shrink(ens,Name,Value)

Описание

cmp = shrink(ens) возвращает компактную сокращенную версию ens, упорядоченный ансамбль. cmp сохраняет только учащихся с весами выше порогового значения.

cmp = shrink(ens,Name,Value) возвращает ансамбль с дополнительными опциями, указанными одним или несколькими Name,Value аргументы пары. Можно указать несколько аргументов пары имя-значение в любом порядке как Name1,Value1,…,NameN,ValueN.

Входные аргументы

ens

Регрессионный ансамбль, созданный с помощью fitrensemble.

Аргументы пары «имя-значение»

Укажите дополнительные пары, разделенные запятыми Name,Value аргументы. Name является именем аргумента и Value - соответствующее значение. Name должен отображаться внутри кавычек. Можно указать несколько аргументов пары имен и значений в любом порядке как Name1,Value1,...,NameN,ValueN.

'lambda'

Вектор неотрицательных значений параметров регуляризации для лассо. Если ens.Regularization является непустым (заполните его regularize), shrink упорядочивает ens использование lambda. Если ens содержит Regularization структура, вы не можете пройти lambda.

По умолчанию: []

'threshold'

Снижение отсечения весов для слабых учеников, числовой неотрицательный скаляр. shrink создает cmp от учащихся с весами выше threshold.

По умолчанию: 0

'weightcolumn'

Индекс столбца ens.Regularization.TrainedWeights, положительное целое число. shrink создает cmp с весами учащихся из этого столбца.

По умолчанию: 1

Выходные аргументы

cmp

Регрессионный ансамбль класса CompactRegressionEnsemble. Использовать cmp для составления прогнозов точно так, как вы используете ens, с predict способ.

shrink приказывает членам cmp от наибольшего до наименьшего.

Примеры

развернуть все

Ансамбль сжатой регрессии

Открыть сценарий в реальном времени

Сократите упакованный в мешки ансамбль регрессии из 300 членов и просмотрите количество участников результирующего ансамбля.

Создать образец данных.

X = rand(2000,20);
Y = repmat(-1,2000,1);
Y(sum(X(:,1:5),2)>2.5) = 1;

Усадка ансамбля регрессии в мешках из 300 членов с использованием 0.1 для параметра lambda.

bag = fitrensemble(X,Y,'Method','Bag','NumLearningCycles',300);
cmp = shrink(bag,'lambda',0.1);

Просмотр количества участников результирующего ансамбля.

cmp.NumTrained

ans = 94

См. также

cvshrink | predict | regularize

Темы

Регуляризация ансамбля

Документация