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compact

クラス: ClassificationNaiveBayes

コンパクトな単純ベイズ分類器

説明

CMdl = compact(Mdl) はコンパクトな単純ベイズ分類器 (CMdl) を返します。これは学習済みの単純ベイズ分類器 Mdl のコンパクトなバージョンです。

CMdl が保存する量は Mdl よりも少なく、たとえば CMdl は学習データを保存しません。

入力引数

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完全な学習済み単純ベイズ分類器。fitcnb で学習させた ClassificationNaiveBayes モデルとして指定します。

出力引数

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コンパクトな単純ベイズ分類器。CompactClassificationNaiveBayes 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 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タスクは実行できません。

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完全な単純ベイズ分類器 (すなわち、ClassificationNaiveBayes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。この例では、完全な単純ベイズ分類器のサイズを小さくする方法を説明します。

ionosphere データセットを読み込みます。

load ionosphere
X = X(:,3:end); % Remove two predictors for stability

単純ベイズ分類器を学習させます。ラベルが与えられる場合、各予測子は条件付きで正規分布すると仮定します。ラベルの順序を指定することをお勧めします。

Mdl = fitcnb(X,Y,'ClassNames',{'b','g'})
Mdl = 
  ClassificationNaiveBayes
              ResponseName: 'Y'
     CategoricalPredictors: []
                ClassNames: {'b'  'g'}
            ScoreTransform: 'none'
           NumObservations: 351
         DistributionNames: {1x32 cell}
    DistributionParameters: {2x32 cell}


  Properties, Methods

MdlClassificationNaiveBayes モデルです。

単純ベイズ分類器のサイズを縮小します。

CMdl = compact(Mdl)
CMdl = 
  classreg.learning.classif.CompactClassificationNaiveBayes
              ResponseName: 'Y'
     CategoricalPredictors: []
                ClassNames: {'b'  'g'}
            ScoreTransform: 'none'
         DistributionNames: {1x32 cell}
    DistributionParameters: {2x32 cell}


  Properties, Methods

CMdlCompactClassificationNaiveBayes モデルです。

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              15596  classreg.learning.classif.CompactClassificationNaiveBayes              
  Mdl       1x1             111726  ClassificationNaiveBayes                                               

完全な単純ベイズ分類器 (Mdl) はコンパクトな単純ベイズ分類器 (CMdl) よりもかなりサイズが大きくなります。

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。