compact

アンサンブル回帰モデルのサイズの縮小

構文

cens = compact(ens)

cens = compact(ens) は、学習済みアンサンブル回帰モデル ens の CompactRegressionEnsemble バージョンを返します。

ens を使用する場合と同じように、CompactRegressionEnsemble オブジェクト cens を使用して回帰を予測できます。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。

carsmall データのアンサンブル回帰とコンパクトなバージョンの回帰のサイズを比較します。

carsmall データセットを読み込み、加速度、気筒数、排気量、馬力および車両重量を予測子として選択します。

load carsmall
X = [Acceleration Cylinders Displacement Horsepower Weight];

回帰木のアンサンブルに学習をさせます。

ens = fitrensemble(X,MPG);

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"); 
c = whos("cens");  
[b.bytes c.bytes]  % b.bytes = size of ens and c.bytes = size of cens

ans = 1×2

      474419      441262

コンパクトなアンサンブルの方がメモリ消費量が少なくなっています。

完全なアンサンブル回帰モデル。fitrensemble で学習させた RegressionEnsemble または RegressionBaggedEnsemble モデルオブジェクトとして指定します。

この関数は、GPU 配列を完全にサポートします。詳細は、GPU での MATLAB 関数の実行 (Parallel Computing Toolbox)を参照してください。

R2011a で導入