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compact

Clase: TreeBagger

Conjunto compacto de árboles de decisión

Descripción

CMdl = compact(Mdl) crea una versión compacta de un objeto de modelo.MdlTreeBagger Puede predecir regresiones utilizando exactamente como se puede utilizar.CMdlMdl Sin embargo, dado que no contiene datos de entrenamiento, no puede realizar algunas acciones, como hacer predicciones fuera de bolsa medianteCMdl oobPredict.

Argumentos de entrada

Mdl

Conjunto de regresión creado con TreeBagger.

Argumentos de salida

CMdl

Un conjunto de regresión compacta. es de clase.CMdlCompactTreeBagger

Ejemplos

expandir todo

Cree una bolsa compacta de árboles para hacer predicciones de manera eficiente sobre nuevos datos.

Cargue el conjunto de datos.ionosphere

load ionosphere

Entrenar una bolsa de 100 árboles de clasificación utilizando todas las mediciones y el método.AdaBoostM1

Mdl = TreeBagger(100,X,Y,'Method','classification')
Mdl =    TreeBagger Ensemble with 100 bagged decision trees:                     Training X:             [351x34]                     Training Y:              [351x1]                         Method:       classification                  NumPredictors:                   34          NumPredictorsToSample:                    6                    MinLeafSize:                    1                  InBagFraction:                    1          SampleWithReplacement:                    1           ComputeOOBPrediction:                    0  ComputeOOBPredictorImportance:                    0                      Proximity:                   []                     ClassNames:             'b'             'g'    Properties, Methods  

es un objeto de modelo que contiene los datos de entrenamiento, entre otras cosas.MdlTreeBagger

Cree una versión compacta de.Mdl

CMdl = compact(Mdl)
CMdl =    CompactTreeBagger Ensemble with 100 bagged decision trees:               Method:       classification        NumPredictors:                   34           ClassNames: 'b' 'g'    Properties, Methods  

es un objeto de modelo. es casi lo mismo que.CMdlCompactTreeBaggerCMdlMdl Una excepción es que no almacena los datos de entrenamiento.

Compare las cantidades de espacio consumido por y.MdlCMdl

mdlInfo = whos('Mdl'); cMdlInfo = whos('CMdl'); [mdlInfo.bytes cMdlInfo.bytes]
ans = 1×2

     1066952      925404

consume más espacio que.MdlCMdl

almacena los árboles de clasificación entrenados (objetos de modelo) que componen.CMdl.TreesCompactClassificationTreeMdl

Muestre un gráfico del primer árbol en el modelo compacto.

view(CMdl.Trees{1},'Mode','graph');

Por defecto, crece árboles profundos.TreeBagger

Predecir la etiqueta de la media de usar el conjunto compacto.X

predMeanX = predict(CMdl,mean(X))
predMeanX = 1x1 cell array
    {'g'}