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compact

回帰木モデルのサイズの縮小

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構文

ctree = compact(tree)

説明

例

ctree = compact(tree) は、学習済み回帰木モデル tree の CompactRegressionTree バージョンを返します。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

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'

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

       12570        7067


cMdlInfo.bytes/mdlInfo.bytes
ans = 0.5622

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。

入力引数

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完全な回帰木モデル。fitrtree で学習させた RegressionTree モデル オブジェクトとして指定します。

拡張機能

バージョン履歴

R2011a で導入

参考

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