主要内容

的简历

恢复训练合奏

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语法

nlearn ens1 =简历(实体)
ens1 =简历(实体、nlearn名称、值)

描述

ens1=简历(实体,nlearn)火车实体为nlearn更多的周期。的简历使用相同的培训方案fitrensemble用于创建实体,除了并行训练选项。如果你想并行恢复训练,通过“选项”名称-值对。

ens1=简历(实体,nlearn,名称,值)火车实体由一个或多个指定附加选项名称,值对参数。

输入参数

实体

创建一个回归整体,fitrensemble。

nlearn

一个正整数,周期为额外的培训实体。

名称-值参数

指定可选的双参数作为Name1 = Value1,…,以=家,在那里的名字参数名称和吗价值相应的价值。名称-值参数必须出现在其他参数,但对的顺序无关紧要。

R2021a之前,用逗号来分隔每一个名称和值,并附上的名字在报价。

NPrint

打印输出的频率,一个正整数标量或“关闭”(没有打印出来)。当NPrint是一个正整数,培训后显示一条消息到命令行吗NPrint弱的学习者。

提示

最快的培训提高了决策树,集NPrint的默认值“关闭”。本文认为当分类方法是“AdaBoostM1”,“AdaBoostM2”,“GentleBoost”,或“LogitBoost”,或者当回归方法是“LSBoost”。

默认值:“关闭”

选项

并行计算和设置随机数的选择,指定为一个结构。创建选项结构statset。

请注意

你需要并行计算工具箱™并行计算。

您可以使用相同的平行的选项的简历用于最初的训练。然而,您可以根据需要改变平行的选项。此表列出了选项字段及其值。

字段名 价值 默认的
UseParallel

将这个值设置为真正的并行计算。需要你设置平行合奏训练“方法”名称-值参数“包”。并行训练对树的学习者,都是只有默认的类型“包”。

 假
UseSubstreams

将这个值设置为真正的并行计算可再生的方式运行。

计算重复性良好流一个类型,允许substreams:“mlfg6331_64”或“mrg32k3a”。

 假
流 这个值指定为一个RandStream这样的对象的对象或单元阵列。除非使用一个对象UseParallel值是真正的和UseSubstreams值是假。在这种情况下,使用相同的单元阵列大小平行池。 如果你不指定流,然后的简历使用默认的河流或溪流。

双核系统及以上,的简历对培训使用英特尔®线程构建块(TBB)。因此,指定UseParallel选择真正的可能不会提供一个显著加速一台计算机。在英特尔TBB的详细信息,请参见https://www.intel.com/content/www/us/en/developer/tools/oneapi/onetbb.html。

例子:“选项”,statset (UseParallel,真的)

输出参数

ens1

回归合奏实体,增强与额外的培训。

例子

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打开生活的脚本

50周期训练回归整体,比较resubstitution错误训练后合奏获得更多的周期。

加载carsmall数据集,选择位移、马力和车重预测。

负载carsmallX =(位移马力重量);

火车回归合奏50周期和检查resubstitution错误。

实体= fitrensemble (X,英里/加仑,“NumLearningCycles”,50);L = resubLoss(实体)
L = 0.5563

火车50周期和检查新resubstitution错误。

实体=简历(实体、50);L = resubLoss(实体)
L = 0.3463

resubstitution误差较低的新比原来的合奏。

扩展功能

另请参阅

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