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compact

クラス: GeneralizedLinearModel

コンパクトな一般化線形回帰モデル

構文

compactMdl = compact(mdl)

説明

compactMdl = compact(mdl) は、コンパクトな一般化線形回帰モデル compactMdl を返します。これは、完全なあてはめ済み回帰モデル mdl のコンパクトなバージョンです。コンパクト モデルは、データのコピーやデータと同等のサイズのものが含まれていないので、フル モデルよりメモリ使用量が少なくなります。ただし、コンパクト モデルは、データが必要なプロパティ (Residuals など) やメソッド (addTerms など) をサポートしません。

入力引数

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あてはめ済みの完全な一般化線形回帰モデル。fitglm または stepwiseglm を使用して構築した GeneralizedLinearModel オブジェクトを指定します。

出力引数

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コンパクトな一般化線形回帰モデル。CompactGeneralizedLinearModel オブジェクトとして返されます。

mdl の場合とまったく同じ方法で compactMdl を使用して応答値を予測します。ただし、compactMdl には学習データが含まれていないので、交差検証など一部のタスクを実行することはできません。

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あてはめプロセスに関する一部の情報と標本データを破棄することにより、あてはめ済みの完全な一般化線形回帰モデルのサイズを小さくします。

データをワークスペースに読み込みます。シミュレーションによって得られた標本データには、15,000 個の観測値と 45 個の予測子変数が含まれています。

load(fullfile(matlabroot,'examples','stats','largedata4reg.mat'))

最初の 15 個の予測子変数を使用して、一般化線形回帰モデルをデータにあてはめます。

mdl = fitglm(X(:,1:15),Y)
mdl = 
Generalized linear regression model:
    y ~ [Linear formula with 16 terms in 15 predictors]
    Distribution = Normal

Estimated Coefficients:
                    Estimate          SE         tStat       pValue   
                   ___________    __________    _______    ___________

    (Intercept)         3.2903    0.00010447      31497              0
    x1              -0.0006461    4.9991e-08     -12924              0
    x2             -0.00024739    8.6874e-08    -2847.7              0
    x3             -9.5161e-05    1.1138e-07    -854.38              0
    x4              0.00013143     1.551e-07     847.35              0
    x5               7.163e-05    1.9793e-07      361.9              0
    x6              4.5064e-06    2.2247e-07     20.257     4.9539e-90
    x7             -2.6258e-05    2.5462e-07    -103.13              0
    x8               6.284e-05    2.5633e-07     245.15              0
    x9             -0.00014288     2.817e-07    -507.19              0
    x10            -2.2642e-05    3.0963e-07    -73.127              0
    x11            -6.0227e-05    3.1639e-07    -190.36              0
    x12             1.1665e-05    3.3921e-07     34.388    1.6995e-249
    x13             3.8595e-05    3.5601e-07     108.41              0
    x14             0.00010021    4.0312e-07     248.57              0
    x15            -6.5674e-06    4.1692e-07    -15.752      1.844e-55


15000 observations, 14984 error degrees of freedom
Estimated Dispersion: 0.000164
F-statistic vs. constant model: 1.18e+07, p-value = 0

モデルを圧縮します。コンパクトなモデルでは、あてはめプロセスに関する一部の情報と元の標本データが破棄されるので、フル モデルよりメモリ使用量が少なくなります。

compactMdl = compact(mdl)
compactMdl = 
Compact generalized linear regression model:
    y ~ [Linear formula with 16 terms in 15 predictors]
    Distribution = Normal

Estimated Coefficients:
                    Estimate          SE         tStat       pValue   
                   ___________    __________    _______    ___________

    (Intercept)         3.2903    0.00010447      31497              0
    x1              -0.0006461    4.9991e-08     -12924              0
    x2             -0.00024739    8.6874e-08    -2847.7              0
    x3             -9.5161e-05    1.1138e-07    -854.38              0
    x4              0.00013143     1.551e-07     847.35              0
    x5               7.163e-05    1.9793e-07      361.9              0
    x6              4.5064e-06    2.2247e-07     20.257     4.9539e-90
    x7             -2.6258e-05    2.5462e-07    -103.13              0
    x8               6.284e-05    2.5633e-07     245.15              0
    x9             -0.00014288     2.817e-07    -507.19              0
    x10            -2.2642e-05    3.0963e-07    -73.127              0
    x11            -6.0227e-05    3.1639e-07    -190.36              0
    x12             1.1665e-05    3.3921e-07     34.388    1.6995e-249
    x13             3.8595e-05    3.5601e-07     108.41              0
    x14             0.00010021    4.0312e-07     248.57              0
    x15            -6.5674e-06    4.1692e-07    -15.752      1.844e-55


15000 observations, 14984 error degrees of freedom
Estimated Dispersion: 0.000164
F-statistic vs. constant model: 1.18e+07, p-value = 0

R2016b で導入