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恢复

Resume training ensemble

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句法

ens1=简历（奴隶那nlearn.的）
ens1=简历（奴隶那nlearn.那名称，价值的）

描述

ens1=简历（奴隶那nlearn.的）火车奴隶为了nlearn.更多循环。恢复使用相同的培训选项fitrensemble用来创造奴隶，除了并行培训选项外。如果您想并行恢复培训，请通过'选项'名称值对。

ens1=简历（奴隶那nlearn.那名称，价值的）火车奴隶with additional options specified by one or more名称，价值pair arguments.

输入参数

奴隶

A regression ensemble, created withfitrensemble。

nlearn.

正整数，循环次数用于额外培训奴隶。

名称 - 值参数

Specify optional pairs of arguments asname1 = value1，...，namen = valuen， 在哪里姓名是参数名称和Value是相应的价值。名称 - 值参数必须在其他参数之后出现，但对的顺序无关紧要。

在R2021A之前，使用逗号分隔每个名称和值，并附包姓名在报价中。

纳丁

Printout frequency, a positive integer scalar or'离开'（没有打印输出）。什么时候纳丁是一个正整数，在培训后向命令行显示一条消息纳丁弱学习者。

提示

用于最快的培训一些提升决策树，套装纳丁to the default value'离开'。This tip holds when the classification方法是'adaboostm1'那'adaboostm2'那'温船'， 要么'logitboost'，或者回归时方法是'lsboost'。

默认：'离开'

选项

并行计算和设置随机数的选项，指定为结构。创造选项结构与实例化。

笔记

您需要并行计算工具箱™并行计算。

您可以使用相同的并行选项恢复当您用于原始培训时。但是，您可以根据需要更改并行选项。此表列出了选项字段及其值。

Field Name Value 默认
使用指α.

将此值设置为true并行计算。并行集合培训要求您设置'方法'name-value argument to'Bag'。并行培训仅适用于树学习者，默认类型'Bag'。

 错误的
Useryubstreams.

将此值设置为trueto run computations in parallel in a reproducible manner.

可重复计算，设置Streams到允许子流的类型：'MLFG6331_64'or'MRG32K3A'。

 错误的
Streams Specify this value as arandstream.这些对象的对象或小区阵列。除了何时使用单个对象使用指α.value istrue和Useryubstreams.value is错误的。In that case, use a cell array that has the same size as the parallel pool. 如果您未指定Streams， 然后恢复uses the default stream or streams.

对于双核系统及以上，恢复使用英特尔并行化培训®线程构建块（TBB）。因此，指定使用指α.选择true可能无法在单台计算机上提供显着的加速。有关英特尔TBB的详细信息，请参阅https://software.intel.com/content/www/us/en/develop/tools/onapi/components/onetbb.html.。

例子：'选项'，statset（'deverpareliall'，true）

输出参数

ens1

回归合奏奴隶，增加了额外的培训。

例子

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Open Live Script

培训回归合奏50个周期，并比较培训集合以获得更多循环后获得的重新提交错误。

Load thecarsmalldata set and select displacement, horsepower, and vehicle weight as predictors.

加载carsmallX = [Displacement Horsepower Weight];

培训回归合奏50个周期，并检查重新提交错误。

ens = fitrensemble（x，mpg，'numlearnicalnicycle'，50）;l = Resubloss（eN）
L = 0.5563.

火车有50个循环，并检查新的重新提交错误。

ex =简历（ex，50）;l = Resubloss（eN）
L = 0.3463.

The resubstitution error is lower in the new ensemble than in the original.

扩展能力

也可以看看

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