matlab程序:用两个数据集构建测试集与训练集,构建决策树,并输出预测准确率和预测准确样本决策属性
时间: 2024-04-10 10:35:03 浏览: 34
您可以使用MATLAB中的分类决策树工具箱来构建决策树模型,并利用训练集和测试集进行训练和预测。以下是一个示例程序:
```matlab
% 假设您已经准备好了训练集和测试集的数据
% 加载训练集和测试集数据
load train_data.mat % 假设训练集数据保存在train_data.mat文件中
load test_data.mat % 假设测试集数据保存在test_data.mat文件中
% 构建决策树模型
tree = fitctree(train_data, train_labels); % train_labels为训练集的标签
% 预测测试集样本的决策属性
predicted_labels = predict(tree, test_data);
% 计算预测准确率
accuracy = sum(predicted_labels == test_labels) / numel(test_labels); % test_labels为测试集的标签
% 输出预测准确率和预测准确样本决策属性
disp(['预测准确率:', num2str(accuracy)]);
disp('预测准确样本决策属性:');
correct_samples = test_data(predicted_labels == test_labels, :);
disp(correct_samples);
```
请注意,上述代码中的`train_data`、`train_labels`、`test_data`和`test_labels`是您自己的数据变量名,根据您的实际情况进行相应调整。此外,您还需要将训练集和测试集数据保存为MAT文件(train_data.mat和test_data.mat),以便在代码中加载。
希望这个示例能对您有所帮助!如有任何问题,请随时向我提问。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)