CompactRegressionEnsemble
パッケージ: classreg.learning.regr
コンパクトなアンサンブル回帰のクラス
説明
コンパクトなバージョンのアンサンブル回帰 (クラスは RegressionEnsemble
)。コンパクトなバージョンには、アンサンブル回帰の学習のためのデータが含まれません。そのため、コンパクトなアンサンブル回帰では、交差検証などの一部のタスクを実行できません。コンパクトなアンサンブル回帰は、新しいデータの予測 (回帰) を行うために使用してください。
構築
は、完全な決定アンサンブルからコンパクトな決定アンサンブルを構築します。ens
= compact(fullEns
)
入力引数
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プロパティ
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カテゴリカル予測子のインデックス。正の整数のベクトルとして指定します。 |
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アンサンブルが学習器の予測を結合する方法を表す文字ベクトル。 |
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展開された予測子名。文字ベクトルの cell 配列として格納されます。 モデルがカテゴリカル変数用のエンコーディングを使用している場合、 |
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アンサンブル学習済みの学習器の数、正のスカラー。 |
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予測子変数の名前の cell 配列。並びは |
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応答変数 |
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スコア変換用の関数ハンドル、または組み込みの変換関数を表す文字ベクトル。 ドット表記を使用して関数 ens.ResponseTransform = @function |
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学習済みの学習器、コンパクトな回帰モデルの cell 配列。 |
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アンサンブルが学習器に割り当てた重みの数値ベクトル。アンサンブルは、学習器からの重み付き予測を集約することによって、予測される応答を計算します。 |
オブジェクト関数
gather | GPU からの Statistics and Machine Learning Toolbox オブジェクトのプロパティの収集 |
lime | Local Interpretable Model-agnostic Explanations (LIME) |
loss | 回帰誤差 |
partialDependence | 部分従属の計算 |
plotPartialDependence | 部分依存プロット (PDP) および個別条件付き期待値 (ICE) プロットの作成 |
predict | 回帰モデルのアンサンブルの使用による応答の予測 |
predictorImportance | 回帰アンサンブルの予測子の重要度の推定 |
removeLearners | コンパクト アンサンブル回帰のメンバーの削除 |
shapley | シャープレイ値 |
コピーのセマンティクス
値。値のクラスがコピー操作に与える影響については、オブジェクトのコピーを参照してください。
例
ヒント
コンパクトな回帰木のアンサンブルの場合、ens
の Trained
プロパティには ens.NumTrained
個の CompactRegressionTree
モデル オブジェクトの cell ベクトルが格納されます。cell ベクトルの木 t
をテキストまたはグラフィックで表示するには、次のように入力します。
view(ens.Trained{t})
拡張機能
バージョン履歴
R2011a で導入
参考
fitrensemble
| RegressionEnsemble
| predict
| compact
| templateTree
| view