主要内容

缩小

修剪合奏

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语法

收缩(ens)
cmp =收缩(ens，名称，值)

描述

cmp=萎缩(实体）的压缩压缩版本实体，一个规则的合奏。cmp只保留权重高于阈值的学习者。

cmp=萎缩(实体，名称,值）返回一个集合，其中包含一个或多个指定的附加选项名称,值对参数。可以以任意顺序指定多个名值对参数Name1, Value1,…,的家．

输入参数

实体

一个回归集合创建fitrensemble．

名称-值参数

指定可选参数对为Name1 = Value1,…,以=家,在那里的名字参数名称和价值对应的值。名-值参数必须出现在其他参数之后，但对的顺序并不重要。

在R2021a之前，名称和值之间用逗号隔开，并括起来的名字在报价。

λ

套索非负正则化参数值的向量。如果实体.Regularization非空(用规范)，缩小演化实体使用λ．如果实体包含一个正则化结构，你不能通过λ．

默认值:［］

阈值

弱学习者权值的下限较低，一个数值非负标量。缩小创建cmp来自以上权重的学习者阈值．

默认值:0

weightcolumn

的列索引实体.Regularization.TrainedWeights，正整数。缩小创建cmp用这一列的学习权值。

默认值:1

输出参数

cmp

阶级的回归集合CompactRegressionEnsemble．使用cmp用你的方法来做预测实体，与预测方法。

缩小命令的成员cmp从最大到最小。

例子

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打开实时脚本

缩小一个300人的袋装回归集合，并查看结果集合的成员数量。

生成示例数据。

X =兰特(2000,20);Y = repmat(-1,2000,1);Y(sum(X(:，1:5)，2)>2.5) = 1;

缩小一个300人的袋装回归集合使用0．1对于参数λ．

包= fitrensemble(X,Y，“方法”，“包”，“NumLearningCycles”, 300);收缩(袋子，“λ”, 0.1);

查看结果集合的成员数量。

cmp。NumTrained
Ans = 94

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