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compact

クラス: RegressionTree

コンパクトな回帰木

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構文

ctree = compact(tree)

説明

ctree = compact(tree) は、コンパクトなバージョンの tree を作成します。

入力引数

tree

fitrtree を使用して作成された回帰木。

出力引数

ctree

コンパクトな回帰木。ctree のクラスは CompactRegressionTree です。tree を使用する場合と同じように、ctree を使用しても正確に回帰を予測できます。ただし、ctree には学習データが含まれないため、交差検証などの一部の処理については実行できません。

例

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完全なモデルとコンパクト モデルの回帰木のサイズを比較します。

carsmall データセットを読み込みます。Acceleration、Displacement、Horsepower および Weight は予測子変数であるとします。

load carsmall
X = [Acceleration Cylinders Displacement Horsepower Weight];

データセット全体を使用して回帰木を成長させます。

Mdl = fitrtree(X,MPG)
Mdl = 
  RegressionTree
             ResponseName: 'Y'
    CategoricalPredictors: []
        ResponseTransform: 'none'
          NumObservations: 94


  Properties, Methods

Mdl は RegressionTree モデルです。これは完全なモデルです。つまり、fitrtree で学習に使用した予測子データや応答データなどの情報が格納されています。完全なモデルの回帰木のプロパティの一覧については、RegressionTreeを参照してください。

完全な回帰木のコンパクトなバージョン、つまり予測を行うための情報のみが格納されている回帰木を作成します。

CMdl = compact(Mdl)
CMdl = 
  CompactRegressionTree
             ResponseName: 'Y'
    CategoricalPredictors: []
        ResponseTransform: 'none'


  Properties, Methods

CMdl は CompactRegressionTree モデルです。コンパクト モデルの回帰木のプロパティの一覧については、CompactRegressionTreeを参照してください。

完全なモデルおよびコンパクト モデルの回帰木で消費するメモリの量を調べます。

mdlInfo = whos('Mdl');
cMdlInfo = whos('CMdl');
[mdlInfo.bytes cMdlInfo.bytes]
ans = 1×2

       12401        6898


cMdlInfo.bytes/mdlInfo.bytes
ans = 0.5562

この場合、コンパクト モデルの回帰木はメモリ使用量が完全なモデルの約半分になっています。

拡張機能

参考

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