机器学习：load carsmall tbl = table(Weight,Horsepower,MPG); t = fitrtree(tbl,'MPG') view(t,'mode','graph') t2 = prune(t,'level',5) view(t2,'mode','graph') predict(t2,[4000 100])

这是一个使用 MATLAB 中的机器学习工具箱进行决策树回归的代码示例。首先，使用 `table` 函数创建一个数据表 `tbl`，其中包含汽车的重量、马力和每加仑英里数。然后，使用 `fitrtree` 函数训练一个回归树模型 `t`，并使用 `view` 函数可视化该模型。接着，使用 `prune` 函数对 `t` 进行剪枝，生成一个新的模型 `t2`，它的深度被限制为 5。最后，使用 `predict` 函数对一个新的数据点进行预测，该数据点的重量为 4000 磅，马力为 100 hp。

相关问题

ERROR 1146 (42S02): Table 'hive.TBL_TYPE' doesn't exist

当你在使用Hive（一种基于Hadoop的数据仓库工具）查询数据库时，遇到ERROR 1146 (42S02) 错误，意味着你在尝试访问或操作一个名为 'TBL_TYPE' 的表，但是这个表在当前的Hive元数据中不存在。Hive元数据是存储关于数据库结构的信息的地方。

这个错误可能有以下几个原因：

1. 表名拼写错误：请检查你是否正确地输入了表名，确保大小写和表名没有错别字。
2. 表已被删除：如果之前这个表被删除或重命名，你使用的SQL查询会找不到它。
3. 数据库连接问题：如果你是在不同的数据库之间切换，确保选择了正确的数据库。
4. 配置问题：检查你的Hive配置文件，确认'Hive.TBL_TYPE' 是否正确设置了为可访问的表。

tbl = array2table(value, 'VariableNames', {'x', 'y'});已知坐标，存入表格

假设你有一个存储了 x 坐标在第一列，y 坐标在第二列的数组 `coords`，那么你可以通过以下代码将数组中的数据存储到表格 `tbl` 中：

% 假设 coords 是一个 n 行 2 列的数组，存储了 n 个坐标点的 x 和 y 坐标
% 将数组存储到表格
tbl = array2table(coords, 'VariableNames', {'x', 'y'});

这样就可以将 `coords` 中的 x 坐标存储到表格的 `x` 列中，y 坐标存储到表格的 `y` 列中。你可以使用表格 `tbl` 来进行后续的数据分析和处理。