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RegressionEnsemble
アンサンブル回帰
説明
RegressionEnsemble
は、学習済みの弱学習器モデルのセット、およびそれらの学習器が学習を行ったデータを結合します。このオブジェクトでは、弱学習器からの予測を集約することにより、新しいデータに対するアンサンブル応答を予測できます。
作成
アンサンブル回帰オブジェクトを作成するには、fitrensemble
を使用します。
プロパティ
オブジェクト関数
compact | 機械学習モデルのサイズの縮小 |
crossval | 機械学習モデルの交差検証 |
cvshrink | アンサンブル回帰の枝刈りと正則化の交差検証 |
gather | Gather properties of Statistics and Machine Learning Toolbox object from GPU |
lime | Local Interpretable Model-agnostic Explanations (LIME) |
loss | アンサンブル回帰モデルの回帰誤差 |
partialDependence | 部分依存の計算 |
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 | アンサンブル回帰モデルを使用した応答の予測 |
predictorImportance | 決定木の回帰アンサンブルに関する予測子の重要度の推定 |
regularize | アンサンブル回帰から学習器に最適な重みを特定する |
removeLearners | コンパクト アンサンブル回帰のメンバーの削除 |
resubLoss | アンサンブル回帰モデルの再代入損失 |
resubPredict | 再代入によるアンサンブル回帰の応答の予測 |
resume | アンサンブル回帰モデルの学習の再開 |
shapley | シャープレイ値 |
shrink | Prune regression ensemble |
例
ヒント
回帰木のアンサンブルの場合、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