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compact

アンサンブル分類モデルのサイズの縮小

説明

cens = compact(ens) は、学習済みアンサンブル分類モデル ensCompactClassificationEnsembleバージョンを返します。

ens を使用する場合と同じように、CompactClassificationEnsemble オブジェクト cens を使用して分類を予測できます。ただし、cens には学習データが含まれないため、交差検証などの一部の処理については実行できません。

入力引数

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完全なアンサンブル分類モデル。fitcensemble で学習させた ClassificationEnsemble モデル オブジェクトとして指定します。

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フィッシャーのアヤメのデータのアンサンブル分類とコンパクトなバージョンのアンサンブルのサイズを比較します。

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

AdaBoostM2 を使用して 100 本のブースティング分類木のアンサンブルに学習をさせます。

t = templateTree(MaxNumSplits=1); % Weak learner template tree object
ens = fitcensemble(meas,species,"Method","AdaBoostM2","Learners",t);

コンパクトなバージョンの ens を作成し、アンサンブルのサイズを比較します。

cens = compact(ens);
b = whos("ens");  % b.bytes = size of ens
c = whos("cens"); % c.bytes = size of cens
[b.bytes c.bytes] % Shows cens uses less memory
ans = 1×2

      464631      423531

コンパクトなバージョンのアンサンブルでは、完全なアンサンブルより消費メモリが少なくなっています。アンサンブルのサイズはオペレーティング システムによってわずかに変化する可能性があることに注意してください。

拡張機能

バージョン履歴

R2011a で導入