Answers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。正則化とは、予測性能を低下させずに、アンサンブルのために選択する弱学習器の数を少なくするプロセスです。現在のところ、正則化できるのはアンサンブル回帰です。(非アンサンブルのコンテキストで判別分析分類器を正則化することもできます。判別分析分類器の正則化を参照してください)。メソッドに渡すパラメーターです。パラメーターと呼ばれます。観測で学習されたアンサンブルの弱学習器です。データについて正則化されます。∑n=1Nwng((∑t=1Tαtht(xn)),yn)は、アンサンブル再代入誤差です。最小化にすることにより弱学習器の重みを求めます。アンサンブルには過学習の傾向があります。再代入誤差は真の汎化誤差より通常は少なくなります。再代入誤差をさらに少なくすることによって、アンサンブルの精度が向上するどころか、逆に低下する結果になりやすいといえます。多くの場合、このようにすると汎化誤差が改善されます。なり、アンサンブルの精度は失われます。最適な範囲を求めることができます。するという便利な特徴があります。場合、この学習器を正則化アンサンブルから除外できます。結果的に、精度が高く、学習器の数が少ないアンサンブルが得られることになります。スクリプトを開くこの例では、多くの属性に基づいて、自動車の保険リスクを予測するためのデータを使用します。ワークスペースに読み込みます。imports-85;データの説明を参照して、カテゴリカル変数と予測子名を探します。他の予測子から予測することです。ここで、アンサンブル回帰の代わりにアンサンブル分類を使用して、このリスクを予測できる場合もあります。回帰と分類を選択できるケースでは、最初に回帰の使用を試みます。アンサンブル近似に使用するデータを準備します。本の木を使用してデータからアンサンブル回帰を作成します。メソッドを使用しなければなりません。本のツリーで構成されるように、アンサンブルのサイズを小さくすることによって、満足な性能が得られると判断できます。メソッドを呼び出し、アンサンブルから削除できる木を求めます。プロパティは空ではありません。重みがゼロでない学習器の数をプロットします。値は別にプロットします。値は指数関数的な間隔であるため、対数スケールを使用します。値は過度に楽観的になる傾向があります。使用して交差検証を実施します。結果と学習器の数をプロットします。ほとんど平坦であることが示されています。ある、最も大きい値を探します。あり、平坦な領域で最も大きな値を示しています。メソッドを使用してアンサンブルのサイズを小さくします。学習データをもたないコンパクトなアンサンブルを返します。交差検証によって推定されています。本から顕著に減少しています。アンサンブルのサイズを比較します。システムによって変化する可能性があることに注意してください。off新しいアンサンブルでは、大幅に少ないツリーを使用しながらも、損失を低く抑えています。コマンドを実行するリンクがクリックされました。ブラウザーでは動作しません。ウィンドウに以下を入力すると、このコマンドを実行できます。scienceMathWorksはエンジニアや研究者向け数値解析ソフトウェアのリーディングカンパニーです。