如何从Matlab广义线性模型对象中删除训练数据集

Question

我在matlab2015a中使用

生成了分类模型

glm =  fitglm(Ttrain,...)

我想保留glm并传递它，但是matlab还会保留绑定到对象的训练数据（Ttrain - 一个表）。如果您有许多型号+大型训练数据集（您可以轻松耗尽内存），这可能会变得令人望而却步。但是做一些天真的事情就像设置：

glm.Variables= [];

给出

Error using classreg.regr.FitObject/subsasgn (line 753)
The Variables property for class GeneralizedLinearModel is read-only.

如何从线性模型中丢弃训练数据，但仍然可以使用调用glm.predict(...)的所有方便和安全？ （我当然可以撕掉回归系数并自己做预测逻辑，但我不愿意）

Answer 1

我不认为你能做到这一点，我很害怕。

对于大多数其他模型类型，例如RegressionTree，ClassificationSVM等，有一个伴随模型类，例如CompactRegressionTree，CompactClassificationSVM等等，是相同但没有保留训练数据（并因此而略微降低了诊断功能，但保留了预测能力）。

直到现在我还没有意识到这一点，但看起来LinearModel，NonLinearModel和GeneralizedLinearModel类并没有这样的等价物。

我担心我无法想到一个简单的解决方法。我会向MathWorks提交一个增强请求（登录到您的MathWorks帐户并转到支持部分），因为我无法想到它为什么会很困难的原因，并且会使更加一致一套功能。

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编辑：看起来MathWorks正在逐步引入此功能。在R2016a中引入了CompactLinearModel，在R2016b中引入了CompactGeneralizedLinearModel。但是，从R2017a开始，仍然没有CompactNonLinearModel。