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resume

学習アンサンブルの再開

構文

ens1 = resume(ens,nlearn)
ens1 = resume(ens,nlearn,Name,Value)

説明

ens1 = resume(ens,nlearn) は、ens の学習をさらに nlearn サイクル行います。resume は、関数 fitcensembleens の作成に使用した同じ学習 オプションを使用します。

メモ

'AllPredictorCombinations' の数の学習器を使用して作成された ensSubspace アンサンブルの場合、学習を resume できません。

ens1 = resume(ens,nlearn,Name,Value) では、1 つ以上の Name,Value の引数ペアで指定された追加オプションを使用して、ens の学習を行います。

入力引数

ens

関数 fitcensemble で作成されたアンサンブル分類。

nlearn

ens の追加学習でのサイクル数を示す、正の整数。

名前と値のペアの引数

オプションの Name,Value 引数のコンマ区切りペアを指定します。Name は引数名で、Value は対応する値です。Name は引用符で囲まなければなりません。Name1,Value1,...,NameN,ValueN のように、複数の名前と値のペアの引数を、任意の順番で指定できます。

'nprint'

出力頻度、正の整数のスカラーまたは 'off' (出力しない)。これまでに学習が終了した弱学習器の数をコマンド ラインに返します。大きなデータセットで、多くの学習器を使用してアンサンブルを学習する場合に便利です。

既定値: 'off'

出力引数

ens1

追加学習で拡張された、アンサンブル分類 ens

すべて展開する

アンサンブル分類に 3 サイクル学習をさせ、アンサンブルにさらに数サイクル学習をさせた後で再代入誤差を比較します。

ionosphere データセットを読み込みます。

load ionosphere

アンサンブル分類に 3 サイクル学習をさせ、再代入誤差を調べます。

ens = fitcensemble(X,Y,'Method','GentleBoost','NumLearningCycles',3);
L = resubLoss(ens)
L = 0.0085

さらに 3 サイクル学習をさせ、新しい再代入誤差を調べます。

ens1 = resume(ens,3);
L = resubLoss(ens1)
L = 0

新しいアンサンブルでは、元のアンサンブルより再代入誤差がはるかに小さくなっています。