Exponenta Banner
exponenta event banner

compact

Компактный классификационный ансамбль

развернуть все на странице

Синтаксис

cens = compact(ens)

Описание

cens = compact(ens) создает компактную версию ens. Вы можете предсказать классификации, используя cens именно так, как вы можете использовать ens. Однако с cens не содержит обучающих данных, вы не можете выполнить некоторые действия, такие как перекрестная валидация.

Входные параметры

ens

Классификационный ансамбль, созданный с fitcensemble.

Выходные аргументы

cens

Компактный классификационный ансамбль. cens имеет CompactClassificationEnsemble классов.

Примеры

расширить все

Открыть Live Script

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

Загрузите набор данных радужной оболочки глаза Фишера.

load fisheriris

Обучите ансамбль из 100 бустерных классификационных деревьев с помощью AdaBoostM2.

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

Создайте компактную версию ens и сравните размеры ансамбля.

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

Компактная версия ансамбля использует меньше памяти, чем полный ансамбль. Обратите внимание, что размеры ансамбля могут незначительно варьироваться в зависимости от вашей операционной системы.

См. также

|

Темы

Statistics and Machine Learning Toolbox документация

Поддержка