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Utilice procesamiento en paralelo para el flujo de trabajo TreeBagger de regresión

Este ejemplo muestra cómo:

  • Utilice un conjunto de árboles de regresión en bolsas para estimar la importancia de la entidad.

  • Mejore la velocidad de computación utilizando la computación paralela.

Los datos de muestra son una base de datos de 1985 importaciones de automóviles con 205 observaciones, 25 predictores y 1 respuesta, que es la calificación de riesgo de seguro, o "symboling." Las primeras 15 variables son numéricas y las últimas 10 son categóricas. El índice de simbología toma valores enteros de-3 a 3.

Cargue los datos de muestra y sepárelos en matrices de predictores y respuestas.

load imports-85; Y = X(:,1); X = X(:,2:end);

Configure el entorno paralelo para utilizar dos núcleos.

mypool = parpool(2)
Starting parallel pool (parpool) using the 'local' profile ... Connected to the parallel pool (number of workers: 2).  mypool =    Pool with properties:               Connected: true            NumWorkers: 2               Cluster: local         AttachedFiles: {}     AutoAddClientPath: true           IdleTimeout: 30 minutes (30 minutes remaining)           SpmdEnabled: true 

Establezca las opciones para utilizar el procesamiento en paralelo.

paroptions = statset('UseParallel',true);

Estime la importancia de la función utilizando el tamaño de hoja y los árboles en paralelo.15000 Tiempo de la función para fines de comparación.

tic b = TreeBagger(5000,X,Y,'Method','r','OOBVarImp','on', ...     'cat',16:25,'MinLeafSize',1,'Options',paroptions); toc
Elapsed time is 55.098154 seconds. 

Realice el mismo cálculo en serie para la comparación de temporización.

tic b = TreeBagger(5000,X,Y,'Method','r','OOBVarImp','on', ...     'cat',16:25,'MinLeafSize',1); toc
Elapsed time is 111.135852 seconds. 

Los resultados muestran que la computación en paralelo toma una fracción del tiempo que se tarda en computar en serie. Tenga en cuenta que el tiempo transcurrido puede variar en función del sistema operativo.

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