matlab使用决策树模型计算模型准确率

使用MATLAB计算决策树模型的准确率可以按照以下步骤进行：

1. 将数据集导入MATLAB中，并进行预处理，包括数据清洗、特征提取、特征选择等步骤。
2. 利用MATLAB中的Classification Learner App或fitctree函数构建决策树模型。
3. 使用测试集对模型进行评估，可以使用confusionmat函数生成混淆矩阵，再使用confusionchart函数可视化混淆矩阵。
4. 计算模型的准确率，可以使用MATLAB中的accuracy函数。

具体实现可以参考以下代码示例：

% 导入数据集
load fisheriris
X = meas;
Y = species;

% 构建决策树模型
tree = fitctree(X,Y);

% 使用测试集对模型进行评估
pred = predict(tree,X);
cm = confusionmat(Y,pred);
confusionchart(cm);

% 计算模型的准确率
acc = accuracy(cm);
disp(['模型的准确率为：',num2str(acc)]);

注意：在计算模型准确率时，需要将混淆矩阵作为参数传入accuracy函数中。