関連するトピック最新のリリースでは、このページがまだ翻訳されていません。このページの最新版は英語でご覧になれます。つの高品質のアンサンブル予測子に融合することができます。これらのメソッドは同じ構文に忠実に従っているため、コマンドで別のメソッドを試す場合でもわずかな変更で済みます。使用して作成できます。使用して分類用のアンサンブルに学習をさせるには、次の構文を使用します。つの予測子変数が含まれます。行で表される観測値の数と同じ数になります。以上の名前と値のペアの引数を使用して追加オプションを指定します。弱学習器のタイプを指定できます。ページを参照してください。アンサンブル分類を作成するために必要な情報を次の図に示します。使用して、回帰用のアンサンブルに学習をさせることができます。ページを参照してください。分類または非線形回帰の問題では、次の手順を実行してアンサンブルを作成します。表記されている予測子データから始まります。行列またはテーブルに格納できます。つの変数または予測子を表します。応答データには、さまざまなデータ型を使用できます。行数と同じ数の要素をもつ数値ベクトルでなければなりません。この順序で含まれているとします。次のように表現できます。配列)最も適切なデータ型を使用してください。欠損値が存在するときには論理エントリは使用しないでください。次の表は、欠損値を表現する方法を示しています。それぞれアンサンブル分類とアンサンブル回帰を作成するには、次のリストから適切なアルゴリズムを選択します。アルゴリズムを参照してください。アルゴリズムの選択に関するヒントを参照してください。次の表は、各アルゴリズムの特徴の一覧です。この表では、以下のように表記されています。ライセンスが必要です。使用してみてください。方がロバストな場合があります。アルゴリズムの一般的な特徴を参照してください。選択し、次のように変更します。選択し、次のように変更します。アルゴリズムを参照してください。アルゴリズムでは一般的に非常に浅いツリーが使用されます。この作成処理にかかる時間は比較的短く、メモリの消費量も少なくなります。ツリーの場合より多くなることがあります。そのため、どちらのアルゴリズムが優れているかは一概には言えません。一般的に深いツリーが作成されます。この作成処理は時間がかかり、メモリの消費量も非常に多くなります。このため、予測は比較的低速になります。追加の交差検証を行わずに汎化誤差を推定できます。アルゴリズムは決定木学習器に基づいています。最近傍法学習器を使用できます。メンバーの特徴の詳細は、分類アルゴリズムの特性を参照してください。速度と精度のバランスが適切に保たれるアンサンブルのサイズを選択します。アンサンブルのサイズが大きいと、学習や予測の生成に時間がかかります。適切なサイズを設定するには、アンサンブルのメンバー数を数十から数百程度から開始して、アンサンブルを学習させ、その後でアンサンブル品質テストで説明している方法でアンサンブル品質をチェックします。メンバーを追加してもアンサンブル品質が改善されなくなるまで手順を繰り返します。アルゴリズムは自動終了型です。サイズを調べる必要はありません。設定してみてください。アルゴリズムは通常、これより少ないメンバーで終了します。タイプには次のものがあります。スカラーを指定します。メソッドを使用して既定の設定でない弱学習器を作成します。欠損データがあり、精度を向上させるため代理分岐がある分類木を使用する場合は次のようにします。観測数がリーフに含まれている木を成長させるには、次のようにします。'NumLearningCycles',50,'Learners',templ);あるいは、木ごとの最大分割数を選択します。既定以外の弱学習器も使用できます。つの弱学習器テンプレートだけを渡すことです。テンプレートの使用例は、アンサンブル分類における不均衡データまたは一様ではない誤分類コストの処理と代理分岐を参照してください。