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compact

クラス: ClassificationECOC

コンパクトなマルチクラスの誤り訂正出力符号モデル

構文

CMdl = compact(Mdl)

説明

CMdl = compact(Mdl) はコンパクトなマルチクラスの誤り訂正出力符号 (ECOC) モデル (CMdl) を返します。これは学習済みの ECOC モデル Mdl のコンパクトなバージョンです。

CMdl には学習データが含まれませんが、Mdl には、プロパティ Mdl.X および Mdl.Y に学習データが含まれています。

入力引数

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マルチクラス ECOC モデル。fitcecoc によって返される ClassificationECOC モデルを指定します。

出力引数

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コンパクトな ECOC モデル。CompactClassificationECOC モデルとして返されます。

CMdl を使用してクラス ラベルを予測します。方法は Mdl を使用する場合とまったく同じです。ただし、CMdl は学習データを含まないため、交差検証を実装できません。

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完全な ECOC モデル (すなわち ClassificationECOC モデル) は学習データを保持します。効率性を高めるため、大規模な分類器を使用した新しいラベルの予測を行わないようにすることがあります。

フィッシャーのアヤメのデータセットを読み込みます。

load fisheriris
X = meas;
Y = categorical(species);
classOrder = unique(Y);

SVM バイナリ分類器を使用して ECOC モデルを学習させます。予測子を標準化してクラスの順序を定義することをお勧めします。SVM テンプレートを使用して、予測子の標準化を指定します。

t = templateSVM('Standardize',1);
Mdl = fitcecoc(X,Y,'Learners',t,'ClassNames',classOrder);

t は SVM テンプレート オブジェクトです。学習中は、t の空のオプションの既定値が使用されます。MdlClassificationECOC モデルです。

学習した ECOC モデルのサイズを小さくします。

CMdl = compact(Mdl)
CMdl = 
  classreg.learning.classif.CompactClassificationECOC
             ResponseName: 'Y'
    CategoricalPredictors: []
               ClassNames: [setosa    versicolor    virginica]
           ScoreTransform: 'none'
           BinaryLearners: {3x1 cell}
             CodingMatrix: [3x3 double]


  Properties, Methods

CMdlCompactClassificationECOC モデルです。学習データは保存されず、Mdl によって保存される一部のプロパティも保存されません。

各分類器が使用するメモリの量を表示します。

whos('Mdl','CMdl')
  Name      Size            Bytes  Class                                                  Attributes

  CMdl      1x1             12956  classreg.learning.classif.CompactClassificationECOC              
  Mdl       1x1             25784  ClassificationECOC                                               

完全な ECOC モデル (Mdl) はコンパクトな ECOC モデル (CMdl) のほぼ 2 倍のサイズです。

Mdl を MATLAB® ワークスペースから削除し、CMdl と新しい予測子の値を predict に渡すと、新しい観測値のラベルを効率的に設定できます。