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

def convert_docx2txt(docx_file:str, txt_file): def iter_block_items(parent): if isinstance(parent, Document): parent_elm = parent.element.body elif isinstance(parent, _Cell): parent_elm = parent._tc else: raise ValueError("Input Error!") for child in parent_elm.iterchildren(): if isinstance(child, CT_P): yield Paragraph(child, parent) elif isinstance(child, CT_Tbl): yield Table(child, parent) def read_table(table): post_table = [] for row in table.rows: new_row = [] try: cells = row.cells except IndexError as e: continue for cell in cells: if re.search(r"\S+", cell.text.strip()) and cell.text not in new_row: new_row.append(cell.text.strip().replace("\n", "")) post_table.append("\t".join(new_row)) return post_table

这段代码是一个将 Word 文档转换为纯文本文件的函数。它使用 Python 的 python-docx 库提供的功能来解析 Word 文档，并将其转换为包含段落和表格的块元素。函数通过迭代每个块元素并将其转换为纯文本格式来实现转换。read_table 函数是用于处理表格的辅助函数，它将表格中的每个单元格的内容提取出来，并以制表符分隔的形式返回一个列表，这样可以将表格转换为纯文本格式。

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。