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resume

学習アンサンブルの再開

構文

ens1 = resume(ens,nlearn)
ens1 = resume(ens,nlearn,Name,Value)

説明

ens1 = resume(ens,nlearn) は、ens の学習をさらに nlearn サイクル行います。resume は、関数 fitrensembleens の作成に使用した同じ学習 オプションを使用します。

ens1 = resume(ens,nlearn,Name,Value) では、1 つ以上の Name,Value の引数ペアで指定された追加オプションを使用して、ens の学習を行います。

入力引数

ens

fitrensemble で作成されたアンサンブル回帰。

nlearn

ens の追加学習でのサイクル数を示す、正の整数。

名前と値のペアの引数

オプションの Name,Value 引数のコンマ区切りペアを指定します。Name は引数名で、Value は対応する値です。Name は引用符で囲まなければなりません。Name1,Value1,...,NameN,ValueN のように、複数の名前と値のペアの引数を、任意の順番で指定できます。

'nprint'

出力頻度、正の整数のスカラーまたは 'off' (出力しない)。これまでに学習が終了した弱学習器の数をコマンド ラインに返します。大きなデータセットで、多くの学習器を使用してアンサンブルを学習する場合に便利です。

既定値: 'off'

出力引数

ens1

追加学習で拡張された、アンサンブル回帰 ens

すべて展開する

アンサンブル回帰に 50 サイクル学習をさせ、アンサンブルにさらに数サイクル学習をさせた後で再代入誤差を比較します。

carsmall データセットを読み込み、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 = [Displacement Horsepower Weight];

アンサンブル回帰に 50 サイクル学習をさせ、再代入誤差を調べます。

ens = fitrensemble(X,MPG,'NumLearningCycles',50);
L = resubLoss(ens)
L = 0.5563

さらに 50 サイクル学習をさせ、新しい再代入誤差を調べます。

ens = resume(ens,50);
L = resubLoss(ens)
L = 0.3463

新しいアンサンブルでは、元のアンサンブルより再代入誤差が小さくなっています。