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8 つの特徴と 5000 サンプルのデータに対して Matlab の fitensemble 関数を使用しています。次のコマンドを使用して、モデルをトレーニングできます。

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

私の質問: 単一の分割 (多くのリーフではなく 2 つのリーフ) で弱学習器を作成するにはどうすればよいですか? 次のコマンドがツリーの作成方法を制御することは知っていますが t = ClassificationTree.template、ツリーの深さに関する最小限のパラメーターしか表示されません。上限を設定するにはどうすればよいですか?

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これを使って：

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

あなたが見ることができます：

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

于 2014-08-28T07:30:50.087 に答える