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prune

R2026a

回帰木の枝刈りによる回帰部分木のシーケンスの生成

構文

tree1 = prune(tree)

tree1 = prune(tree,Name=Value)

説明

tree1 = prune(tree) は、最適な枝刈り順序を含む回帰木 tree のコピーを返します。

tree1 = prune(tree,Name=Value) は、名前と値の引数を使用して追加のオプションを 1 つ指定します。たとえば、tree を特定のレベルまで枝刈りするように指定できます。

例

回帰木の枝刈り

carsmall データ セットを読み込みます。Horsepower と Weight は予測子変数であるとします。

load carsmall;
X = [Weight Horsepower];
varNames = ["Weight" "Horsepower"];

データ セット全体を使用して回帰木を成長させます。木を表示します。

Mdl = fitrtree(X,MPG,PredictorNames=varNames)

Mdl = 
  RegressionTree
           PredictorNames: {'Weight'  'Horsepower'}
             ResponseName: 'Y'
    CategoricalPredictors: []
        ResponseTransform: 'none'
          NumObservations: 94


  Properties, Methods

view(Mdl,Mode="graph");

この回帰木には 16 個の枝刈りレベルがあります。

枝刈りレベル 10 まで回帰木を枝刈りします。枝刈りした木を表示します。

MdlPruned = prune(Mdl,Level=10);
view(MdlPruned,Mode="graph");

枝刈りされた木には 6 つの枝刈りレベルがあります。

入力引数

tree — 回帰木モデル

RegressionTree モデル オブジェクト

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。

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 は引数名で、Value は対応する値です。名前と値の引数は他の引数の後に指定しなければなりませんが、ペアの順序は重要ではありません。

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: prune(tree,Level=3) は、tree を 3 番目のレベルまで枝刈りするように指定します。

Alpha — 枝刈りコスト

数値スカラー

枝刈りコスト。0 (枝刈りなし) から 1 (1 ノードまで枝刈り) までの数値スカラーとして指定します。関数 prune は、木を枝刈りして、(葉ノード数の Alpha 倍) とコスト (平均二乗誤差) の和を最小にします。

Alpha を指定する場合、Level や Nodes は指定できません。

例: Alpha=0.1

データ型: single | double

Level — 枝刈りレベル

数値スカラー

枝刈りレベル。0 (枝刈りなし) から木の最大枝刈りレベル max(tree.PruneList) までの数値スカラーとして指定します。prune 関数は、指定したレベルまで枝刈りされた木を返します。

Level を指定する場合、Alpha や Nodes は指定できません。

例: Level=3

データ型: single | double

Nodes — 葉ノードになる枝ノード

数値ベクトル

葉ノードになる枝ノード。1 から tree.NumNodes までの要素をもつ数値ベクトルとして指定します。Nodes に列挙された tree 枝ノードは、親ノードも枝刈りしない限り、すべて tree1 の葉ノードになります。

Nodes を指定する場合、Alpha や Level は指定できません。

例: Nodes=[1,3,5]

データ型: single | double

出力引数

tree1 — tree の更新されたバージョン

RegressionTree モデル オブジェクト

tree の更新されたバージョン。RegressionTree モデル オブジェクトとして返されます。

prune にいずれかの名前と値の引数を指定する場合、tree1 は最適な枝刈り順序を使用して tree から作成される枝刈りした木になります。

prune にいずれの名前と値の引数も指定しない場合、tree1 は枝刈りしていない完全な tree になりますが、最適な枝刈り情報が追加されています。この情報は、tree を別の木を枝刈りして作成する場合や、関数 fitrtree で Prune="off",MergeLeaves="off" を指定して作成する場合に便利です。最適な枝刈り順序を使用して木を複数回枝刈りする場合は、fitrtree で tree を作成するときに Prune="on" を指定します。

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。

使用上の注意事項および制限事項:

• prune は、GPU では枝刈り (枝刈りされた部分木の最適系列を推定) を実行しません。

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

参考

fitrtree | RegressionTree