Exponenta Banner
exponenta event banner

compact

Создайте компактный ансамбль регрессии

расширьте все на странице

Синтаксис

cens = compact(ens)

Описание

cens = compact(ens) создает компактную версию ens. Можно предсказать регрессии с помощью cens точно так же, как вы можете с помощью ens. Однако начиная с cens не содержит обучающие данные, вы не можете выполнить некоторые действия, такие как перекрестная проверка.

Входные параметры

ens

Ансамбль регрессии, созданный с fitrensemble.

Выходные аргументы

cens

Компактный ансамбль регрессии. cens имеет класс CompactRegressionEnsemble.

Примеры

развернуть все

Скрипт Open Live Script

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

Загрузите carsmall набор данных и избранное ускорение, количество цилиндров, смещения, лошадиной силы и веса транспортного средства как предикторы.

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

Обучите ансамбль деревьев регрессии. 

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

      493838      461479

Компактный ансамбль использует меньше памяти.

Смотрите также

|

Документация Statistics and Machine Learning Toolbox

Поддержка