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removeLearners

コンパクト アンサンブル回帰のメンバーの削除

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構文

cens1 = removeLearners(cens,idx)

説明

例

cens1 = removeLearners(cens,idx) は、cens からベクトル idx のアンサンブル メンバーを除いたコンパクトなアンサンブル回帰を作成します。

例

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ライブ スクリプトを開く

コンパクト アンサンブル回帰を作成します。アンサンブルのメンバーを削除して、さらにコンパクトにします。

carsmall データ セットを読み込み、Weight と Cylinders を予測子として選択します。

load carsmall
X = [Weight Cylinders];

LSBoost を使用してアンサンブル回帰に学習をさせます。弱学習器として木の切り株を指定します。

t = templateTree(MaxNumSplits=1);
ens = fitrensemble(X,MPG,Method="LSBoost",Learners=t,...
    CategoricalPredictors=2);

コンパクトなアンサンブル分類 cens を ens から作成します。

cens = compact(ens);

アンサンブルの最後の 50 メンバーを削除します。 

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

入力引数

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コンパクトなアンサンブル回帰モデル。compact で作成された CompactRegressionEnsemble モデル オブジェクトとして指定します。

削除する学習器のインデックス。1 から cens.NumTrained までの範囲のエントリをもつ正の整数のベクトルとして指定します。cens.NumTrained は、cens のメンバーの数です。cens1 には、idx にインデックスが含まれるものを除く cens のすべてのメンバーが含まれます。

通常は、何らかの正の整数 j について idx = j:cens.NumTrained に設定します。

例: idx=[3:5]

データ型: single | double

ヒント

  • 学習器を削除することで、アンサンブルによって消費されるメモリを節約して予測処理を高速化できます。

  • 1 つのアンサンブルだけを保持するには、cens1 を cens と等しく設定します。

拡張機能

バージョン履歴

R2011a で導入

参考

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