compact
回帰木モデルのサイズの縮小
説明
は、学習済み回帰木モデル ctree
= compact(tree
)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
回帰木モデルのメモリ消費量の削減
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
、Cylinders
、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
12284 6781
cMdlInfo.bytes/mdlInfo.bytes
ans = 0.5520
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
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
次の MATLAB コマンドに対応するリンクがクリックされました。
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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