Exponenta Banner
exponenta event banner

compact

Создайте компрессионный регрессионный ансамбль

развернуть все на странице

Синтаксис

cens = compact(ens)

Описание

cens = compact(ens) создает компактную версию ens. Вы можете предсказать регрессии, 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

Регрессионный ансамбль, созданный с fitrensemble.

Выходные аргументы

cens

Компактный регрессионный ансамбль. cens является классом CompactRegressionEnsemble.

Примеры

расширить все

Открыть Live Script

Сравните размер регрессионного ансамбля для carsmall данные к размеру компактной версии ансамбля.

Загрузите carsmall набор данных и выбор ускорения, количества цилиндров, хода, лошадиной силы и веса транспортного средства в качестве предикторов.

load carsmall
X = [Acceleration Cylinders Displacement Horsepower Weight];

Обучите ансамбль регрессионных деревьев. 

ens = fitrensemble(X,MPG);

Создайте компактную версию ens и сравните размеры ансамбля.

cens = compact(ens);
b = whos('ens'); 
c = whos('cens');  
[b.bytes c.bytes]  % b.bytes = size of ens and c.bytes = size of cens
ans = 1×2

      493630      461479

Компактный ансамбль использует меньше памяти.

См. также

|

Statistics and Machine Learning Toolbox документация

Поддержка