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removeLearners

コンパクト アンサンブル回帰のメンバーの削除

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回帰を作成します。

入力引数

cens

compact を使用して作成された、コンパクト アンサンブル回帰。

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 idx にインデックスが含まれるものを除き cens のすべてのメンバーが含まれています。

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 アンサンブル回帰。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。

すべて展開する

コンパクト アンサンブル回帰を作成します。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。

carsmall データセットを読み込み、WeightCylinders を予測子として選択します。

load carsmall
X = [Weight Cylinders];

LSBoost を使用してアンサンブル回帰に学習をさせます。弱学習器として木の切り株を指定します。

t = templateTree('MaxNumSplits',1);
ens = fitrensemble(X,MPG,'Method','LSBoost','Learners',t,...
    'CategoricalPredictors',2);

コンパクトなアンサンブル分類 censens 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 cens1cens 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。

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