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회귀 앙상블 훈련시키기

이 예제에서는 carsmall 데이터에 대해 훈련된 자동차의 마력과 무게를 기반으로 자동차의 연비를 예측하는 회귀 앙상블을 만드는 방법을 보여줍니다.

carsmall 데이터 세트를 불러옵니다.

load carsmall

예측 변수 데이터를 준비합니다.

X = [Horsepower Weight];

응답 변수 데이터는 MPG입니다. 유일하게 사용 가능한 부스팅 회귀 앙상블 유형은 LSBoost입니다. 이 예제의 경우, 100개 트리의 앙상블을 임의로 선택하고 디폴트 트리 옵션을 사용합니다.

회귀 트리의 앙상블을 훈련시킵니다.

Mdl = fitrensemble(X,MPG,'Method','LSBoost','NumLearningCycles',100)
Mdl = 
  RegressionEnsemble
             ResponseName: 'Y'
    CategoricalPredictors: []
        ResponseTransform: 'none'
          NumObservations: 94
               NumTrained: 100
                   Method: 'LSBoost'
             LearnerNames: {'Tree'}
     ReasonForTermination: 'Terminated normally after completing the requested number of training cycles.'
                  FitInfo: [100x1 double]
       FitInfoDescription: {2x1 cell}
           Regularization: []


앙상블에서 첫 번째로 훈련된 회귀 트리의 그래프를 플로팅합니다.

view(Mdl.Trained{1},'Mode','graph');

Figure Regression tree viewer contains an axes object and other objects of type uimenu, uicontrol. The axes object contains 36 objects of type line, text. One or more of the lines displays its values using only markers

기본적으로, fitrensemble는 LSBoost에 대한 얕은 트리를 성장시킵니다.

마력이 150이고 무게가 2750lbs인 자동차의 연비를 예측합니다.

mileage = predict(Mdl,[150 2750])
mileage = 23.6713

참고 항목

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