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compact

サポート ベクター マシン (SVM) 分類器のサイズを縮小

構文

CompactSVMModel = compact(SVMModel)

説明

CompactSVMModel = compact(SVMModel) は、コンパクトなサポート ベクター マシン (SVM) 分類器 (CompactSVMModel) を返します。これは、学習済み SVM 分類器 SVMModel をコンパクトにしたバージョンです。CompactSVMModelCompactClassificationSVM オブジェクトです。

CompactSVMModel には学習データが含まれませんが、SVMModel では X および Y プロパティに学習データが含まれています。したがって、CompactSVMModel を使用してクラス ラベルを予測することはできますが、コンパクトな SVM 分類器で交差検証などのタスクは実行できません。

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学習データを削除することにより、完全な SVM 分類器のサイズを縮小します。完全な SVM 分類器 (つまり、ClassificationSVM 分類器) には学習データが格納されます。効率を向上させるため、より小さい分類器を使用します。

ionosphere データセットを読み込みます。

load ionosphere

SVM 分類器を学習させます。予測子データを標準化し、クラスの順序を指定します。

SVMModel = fitcsvm(X,Y,'Standardize',true,...
    'ClassNames',{'b','g'})
SVMModel = 
  ClassificationSVM
             ResponseName: 'Y'
    CategoricalPredictors: []
               ClassNames: {'b'  'g'}
           ScoreTransform: 'none'
          NumObservations: 351
                    Alpha: [90x1 double]
                     Bias: -0.1343
         KernelParameters: [1x1 struct]
                       Mu: [1x34 double]
                    Sigma: [1x34 double]
           BoxConstraints: [351x1 double]
          ConvergenceInfo: [1x1 struct]
          IsSupportVector: [351x1 logical]
                   Solver: 'SMO'


  Properties, Methods

SVMModelClassificationSVM 分類器です。

SVM 分類器のサイズを縮小します。

CompactSVMModel = compact(SVMModel)
CompactSVMModel = 
  classreg.learning.classif.CompactClassificationSVM
             ResponseName: 'Y'
    CategoricalPredictors: []
               ClassNames: {'b'  'g'}
           ScoreTransform: 'none'
                    Alpha: [90x1 double]
                     Bias: -0.1343
         KernelParameters: [1x1 struct]
                       Mu: [1x34 double]
                    Sigma: [1x34 double]
           SupportVectors: [90x34 double]
      SupportVectorLabels: [90x1 double]


  Properties, Methods

CompactSVMModelCompactClassificationSVM 分類器です。

各分類器が使用するメモリの量を表示します。

whos('SVMModel','CompactSVMModel')
  Name                 Size             Bytes  Class                                                 Attributes

  CompactSVMModel      1x1              30512  classreg.learning.classif.CompactClassificationSVM              
  SVMModel             1x1             140834  ClassificationSVM                                               

完全な SVM 分類器 (SVMModel) はコンパクトな SVM 分類器 (CompactSVMModel) に対して 4 倍以上大きくなっています。

新しい観測値のラベルを効率的に設定するため、SVMModel を MATLAB® ワークスペースから削除し、CompactSVMModel と新しい予測子の値を predict に渡すことができます。

コンパクトな SVM 分類器のサイズをさらに小さくするには、関数 discardSupportVectors を使用してサポート ベクターを破棄します。

入力引数

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完全な学習済み SVM 分類器。fitcsvm で学習をさせた ClassificationSVM モデルを指定します。

R2014a で導入