shrink
アンサンブル回帰の枝刈り
説明
は、正則化されたアンサンブル回帰 cmp
= shrink(ens
)ens
の CompactRegressionEnsemble
バージョンを返します。cmp
は、指定されたしきい値を超える重みをもつ学習器のみを保持します。shrink
は、cmp
のメンバーを一番大きいものから順に並べ替えます。関数 predict
で ens
を使用する場合と同じように、cmp
を使用して予測を行うことができます。
では、1 つ以上の名前と値の引数を使用して追加オプションを指定します。たとえば、LASSO の正則化パラメーターの値、弱学習器の重みの低域カットオフ、学習器の重みを格納する列インデックスを指定できます。cmp
= shrink(ens
,Name=Value
)
入力引数
ens
— アンサンブル回帰モデル
RegressionEnsemble
モデル オブジェクト
アンサンブル回帰モデル。fitrensemble
で学習させた RegressionEnsemble
モデル オブジェクトとして指定します。
名前と値の引数
オプションの引数のペアを Name1=Value1,...,NameN=ValueN
として指定します。ここで Name
は引数名、Value
は対応する値です。名前と値の引数は他の引数の後ろにする必要がありますが、ペアの順序は関係ありません。
R2021a より前では、名前と値をそれぞれコンマを使って区切り、Name
を引用符で囲みます。
例: shrink(ens,Threshold=0.1,Weightcolumn=1)
は、弱学習器に 0.1 の低域カットオフを使用し、ens
の 1 列目に学習器の重みを格納するように指定します。
Lambda
— 正則化パラメーターの値
"[]"
(既定値) | 非負のスカラー値のベクトル
LASSO の正則化パラメーターの値。非負のスカラー値のベクトルとして指定します。ens
.Regularization
が空でない (つまり、関数 regularize
で指定された値がプロパティに格納されている) 場合、shrink
は Lambda
を使用して ens
を正則化します。ens
に Regularization
構造体が含まれる場合、Lambda
を指定することはできません。
例: Lambda=[.01 .1 1]
データ型: single
| double
Threshold
— 弱学習器の重みの低域カットオフ
0 (既定値) | 非負の数値スカラー
弱学習器の重みの低域カットオフ。非負の数値スカラーとして指定します。shrink
は、重みが Threshold
を超える学習器から cmp
を作成します。
例: Threshold=0.1
データ型: single
| double
Weightcolumn
— 重みの列
1 (既定値) | 正の整数
重みの列。正の整数として指定します。Weightcolumn
は ens.Regularization.TrainedWeights
の列インデックスです。shrink
は、この列から学習器の重みを使用して cmp
を作成します。
例: Weightcolumn=2
データ型: single
| double
例
バギング回帰アンサンブルの縮小
300 個のメンバーが含まれているバギング回帰アンサンブルを縮小し、生成されたアンサンブルのメンバー数を確認します。
標本データを生成します。
X = rand(2000,20); Y = repmat(-1,2000,1); Y(sum(X(:,1:5),2)>2.5) = 1;
Lambda
パラメーターとして 0.1
を使用して、300 個のメンバーが含まれているバギング回帰アンサンブルを縮小します。
bag = fitrensemble(X,Y,Method="Bag",NumLearningCycles=300);
cmp = shrink(bag,Lambda=0.1);
生成されたアンサンブルのメンバー数を確認します。
cmp.NumTrained
ans = 94
拡張機能
GPU 配列
Parallel Computing Toolbox™ を使用してグラフィックス処理装置 (GPU) 上で実行することにより、コードを高速化します。
この関数は、GPU 配列を完全にサポートします。詳細は、GPU での MATLAB 関数の実行 (Parallel Computing Toolbox)を参照してください。
バージョン履歴
R2011a で導入
MATLAB コマンド
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コマンドを MATLAB コマンド ウィンドウに入力して実行してください。Web ブラウザーは MATLAB コマンドをサポートしていません。
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