Как контролировать глубину дерева weaklearner с помощью fitensemble Matlab

Question

Я использую функцию Matens для фитнеса с данными с 8 функциями и 5000 образцами. С помощью следующей команды можно обучить модель:

ada= fitensemble(datafeatures,dataclass,'AdaBoostM1',200,'tree'); 

Моим вопрос: Как я могу создать слабый обучающиеся одного раскола (два лавровых листа вместо многих лаврового листа)? Я знаю, что следующая команда управляет способом создания деревьев: t = ClassificationTree.template, но я вижу только минимальные параметры для глубины дерева. Как установить верхний предел?

Answer 1

использовать:

t = templateTree('minleaf',5); 
ens = fitensemble(X,Y,'AdaBoostM2',50,t); 

вы можете увидеть:

http://www.mathworks.com/help/stats/ensemble-methods.html

Answer 2

С трех следующих параметров вы можете контролировать глубину или leafiness дерева.

1- MAXNUM: Установите большое значение для MaxNumSplits, чтобы получить глубокое дереву

2- MinLeaf: Установите малые значения MinLeafSize, чтобы получить глубоко деревья

3- MinParent: Установите малые значения MinParentSize к получить глубокие деревья

И это способ, которым вы можете настроить их. Предположим, вы используете AdaBoost для решения проблемы с несколькими классификациями.

DTree = templateTree ('MinLeaf', 1, 'MinParent', 4);

Ensemble = fitensemble (Поезд, Respones, 'AdaBoostM2', 500, DTree);

Проверить эту ссылку для более детальной информации:

http://au.mathworks.com/help/stats/classification-trees-and-regression-trees.html#bsw6baj