紧凑的

紧凑的回归树

语法

ctree =紧凑(树)

ctree=紧凑(树)创建一个紧凑的版本树。

`树`	使用创建的回归树`fitrtree`。

ctree

一个紧凑的回归树。ctree有类CompactRegressionTree。你可以用ctree完全可以使用树。然而,由于ctree不包含训练数据，就不能执行一些动作，比如交叉验证。

打开生活的脚本

比较完整回归树模型和压缩模型的大小。

加载carsmall数据集。考虑加速度,位移,马力,重量作为预测变量。

负载carsmallX =[加速度缸排量马力重量];

使用整个数据集生长一个回归树。

Mdl = fitrtree (X,英里/加仑)

Mdl = RegressionTree ResponseName: 'Y' CategoricalPredictors: [] ResponseTransform: 'none' NumObservations: 94 Properties, Methods

Mdl是一个RegressionTree模型。它是一个完整的模型，也就是说，它存储了预测器和响应数据等信息fitrtree用于培训。有关完整回归树模型的属性列表，请参见RegressionTree。

创建完整回归树的精简版本。也就是说，它只包含足够的信息来进行预测。

CMdl =紧凑(Mdl)

CMdl = CompactRegressionTree ResponseName: 'Y' CategoricalPredictors: [] ResponseTransform: 'none'属性，方法

CMdl是一个CompactRegressionTree模型。有关紧凑回归树模型的属性列表，请参见CompactRegressionTree。

检查完整和紧凑回归树消耗的内存量。

mdlInfo =谁(“Mdl”);cMdlInfo =谁(“CMdl”);[mdlInfo。字节cMdlInfo.bytes]

ans =1×212401 6898

cMdlInfo.bytes / mdlInfo.bytes

ans = 0.5562

在这种情况下，紧凑回归树模型使用的内存大约是完整模型使用的内存的一半。

该功能完全支持GPU阵列。更多信息，请参见在GPU上运行MATLAB函数(并行计算工具箱)。