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removeLearners

コンパクトアンサンブル分類のメンバーの削除

構文

cens1 = removeLearners(cens,idx)


説明

cens1 = removeLearners(cens,idx) は、cens から idx ベクトルのアンサンブルメンバーを除いたコンパクトなアンサンブル分類を作成します。

入力引数

cens	compact を使用して作成された、コンパクト アンサンブル分類。
idx	1 から cens.NumTrained までのエントリをもつ正の整数のベクトル。cens.NumTrained は、cens のメンバーの数です。cens1 には cens のすべてのメンバーが含まれますが、idx にインデックスが含まれるメンバーは除外されます。 通常は、何らかの正の整数 j について idx = j:cens.NumTrained に設定します。

出力引数

cens1

cens と同一のコンパクト アンサンブル分類。ただし、cens1 にはインデックスが idx にある cens のメンバーは含まれません。

例

アンサンブルからの学習器の削除

コンパクト アンサンブル分類を作成します。アンサンブルのメンバーを削除して、さらにコンパクトにします。

ionosphere データセットを読み込みます。

load ionosphere

AdaBoostM1 を使用して、ionosphere のアンサンブル分類に学習をさせます。弱学習器として木の切り株を指定します。

t = templateTree('MaxNumSplits',1);
ens = fitcensemble(X,Y,'Method','AdaBoostM1','Learners',t);

コンパクトなアンサンブル分類 cens を ens から作成します。

cens = compact(ens);

アンサンブルの最後の 50 メンバーを削除します。

idx = cens.NumTrained-49:cens.NumTrained;
cens1 = removeLearners(cens,idx);

ヒント

• 通常は cens1 を cens に設定し、1 つのアンサンブルだけを保持します。

• 学習器を削除することで、アンサンブルによって消費されるメモリを節約して予測処理を高速化できます。

参考

CompactClassificationEnsemble

トピック

• 不均衡データでの分類

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