出错 Untitled5 (line 9) model = fitensemble(X, Y, 'BoostTree', 100, 'Tree');
时间: 2023-12-30 20:04:17 浏览: 24
这个错误可能是由于fitensemble函数的输入参数有误导致的。请检查输入参数的格式是否正确。其中X和Y应该分别是一个m×n的矩阵和一个m×1的向量,表示数据和对应的标签。'BoostTree'表示使用提升树算法,100表示生成100个决策树,'Tree'表示使用决策树作为基本分类器。如果问题还存在,请提供更多的信息,我会尽力帮助你解决问题。
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出错 Untitled4 (line 6) model = fitensemble(X', Y', 'BoostTree', 100, 'Tree');
这个错误可能是由于fitensemble函数的输入参数有误导致的。请检查输入参数的格式是否正确。其中X和Y应该分别是一个m×n的矩阵和一个m×1的向量,表示数据和对应的标签。'BoostTree'表示使用提升树算法,100表示生成100个决策树,'Tree'表示使用决策树作为基本分类器。如果问题还存在,请提供更多的信息,我会尽力帮助你解决问题。
错误使用 fitensemble (line 354) You cannot fit an ensemble for BoostTree because it is not an ensemble method. 出错 Untitled6 (line 15) model = fitensemble(X, Y, 'BoostTree', 100, 'Tree');
出现这个错误是因为在使用fitensemble函数时,使用了不正确的参数。'BoostTree'和'Bag'都不是一个集成方法,因此不能用于fitensemble函数。正确的集成方法包括'AdaBoostM1'、'LogitBoost'、'RUSBoost'和'GentleBoost'。因此,你可以使用以下代码来进行拟合:
```
% 输入数据
X = [-3,-2.5,-2,-1.5,-1,-0.5,0,0.5,1,1.5,2,2.5,3];
Y = [-0.1411,-0.5985,-0.9093,-0.9975,-0.8415,-0.4794,0,0.4794,0.8415,0.9975,0.9093,0.5985,0.1411];
% 将数据转换成矩阵形式
X = X';
Y = Y';
% 使用fitensemble函数拟合模型
model = fitensemble(X, Y, 'LogitBoost', 100, 'Tree');
% 输出结果
fprintf('使用LogitBoost方法拟合,使得拟合表中数据的均方差小于0.3\n');
disp(model);
```
这里使用了'LogitBoost'作为集成方法,并将其作为第三个参数传递给fitensemble函数。