Ensembles de árboles de regresión
Un ensemble de árboles de regresión es un modelo predictivo compuesto por una combinación ponderada de varios árboles de regresión. En general, la combinación de varios árboles de regresión aumenta la capacidad predictiva. Para potenciar árboles de regresión mediante LSBoost, utilice fitrensemble
. Para empaquetar árboles de regresión o aumentar un bosque aleatorio [12], utilice fitrensemble
o TreeBagger
. Para implementar una regresión por cuantiles mediante un empaquetado de árboles de regresión, utilice TreeBagger
.
En cuanto a los ensembles de clasificación, como árboles de clasificación potenciados o empaquetados, ensembles de subespacios aleatorios o modelos de códigos de salida de corrección de errores (ECOC, por sus siglas en inglés) para clasificación multiclase, consulte Ensembles de clasificación.
Apps
Regression Learner | Entrenar modelos de regresión para predecir datos usando machine learning supervisado |
Bloques
RegressionEnsemble Predict | Predict responses using ensemble of decision trees for regression (desde R2021a) |
Funciones
Clases
Temas
- Ensemble Algorithms
Learn about different algorithms for ensemble learning.
- Framework for Ensemble Learning
Obtain highly accurate predictions by using many weak learners.
- Entrenar un ensemble de regresión
Entrene un ensemble de regresión simple.
- Test Ensemble Quality
Learn methods to evaluate the predictive quality of an ensemble.
- Select Predictors for Random Forests
Select split-predictors for random forests using interaction test algorithm.
- Ensemble Regularization
Automatically choose fewer weak learners for an ensemble in a way that does not diminish predictive performance.
- Bootstrap Aggregation (Bagging) of Regression Trees Using TreeBagger
Create a
TreeBagger
ensemble for regression. - Use Parallel Processing for Regression TreeBagger Workflow
Speed up computation by running
TreeBagger
in parallel. - Detect Outliers Using Quantile Regression
Detect outliers in data using quantile random forest.
- Conditional Quantile Estimation Using Kernel Smoothing
Estimate conditional quantiles of a response given predictor data using quantile random forest and by estimating the conditional distribution function of the response using kernel smoothing.
- Tune Random Forest Using Quantile Error and Bayesian Optimization
Tune quantile random forest using Bayesian optimization.
- Predict Responses Using RegressionEnsemble Predict Block
Train a regression ensemble model with optimal hyperparameters, and then use the RegressionEnsemble Predict block for response prediction.
- Manually Perform Time Series Forecasting Using Ensembles of Boosted Regression Trees
Manually perform single-step and multiple-step time series forecasting with ensembles of boosted regression trees.