Exponenta Banner
exponenta event banner

removeLearners

Удалите представителей компрессионного регрессионного ансамбля

развернуть все на странице

Синтаксис

cens1 = removeLearners(cens,idx)

Описание

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

Входные параметры

cens

Компактный регрессионный ансамбль, сконструированный с compact.

idx

Вектор положительных целых чисел с записями из 1 на cens.NumTrained, где cens.NumTrained количество представителей в cens. cens1 содержит представители cens кроме тех, которые имеют индексы в idx.

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

Выходные аргументы

cens1

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

Примеры

расширить все

Открыть Live Script

Создайте компактный регрессионный ансамбль. Уплотнить его дальше, убрав представителей ансамбля.

Загрузите carsmall набор данных и выбор Weight и Cylinders как предикторы.

load carsmall
X = [Weight Cylinders];

Обучите регрессионный ансамбль с помощью LSBoost. Задайте древовидные пни как слабые ученики.

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

Создайте компактный классификационный ансамбль cens от ens.

cens = compact(ens);

Убрать последние 50 представители ансамбля. 

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

Совет

  • Как правило, задайте cens1 равно cens сохранить всего один ансамбль.

  • Удаление учащихся уменьшает память, используемую ансамблем, и ускоряет его предсказания.

См. также

Statistics and Machine Learning Toolbox документация

Поддержка