t2=prune(t,'level',1)
时间: 2023-11-29 10:06:16 浏览: 37
这行代码的意思是从树 t 中删除所有层级为 1 的节点(包括其子节点),并返回剩余的树结构。具体来说,如果树 t 如下所示:
```
A
/ \
B C
/ \
D E
```
那么执行 `t2=prune(t,'level',1)` 后,t2 将变为:
```
A
/ \
C B
```
因为层级为 1 的节点是 B 和 C,它们被删除并交换了位置。注意,这里的层级是指从根节点开始算起的层级,因此根节点的层级为 0。
相关问题
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。
yolov8prune
很抱歉,目前并没有 YOLOv8prune 这个算法的官方版本,可能是一些人通过剪枝等技术对 YOLOv4 等版本进行了改进,并取名为 YOLOv8prune。YOLOv4 是一种目标检测算法,它是 YOLO(You Only Look Once)系列的最新版本之一,与其它目标检测算法相比,在准确度、速度和模型大小等方面有着优异的表现。而 YOLOv8prune 算法则是在 YOLOv4 的基础上经过剪枝等技术进行了改进,旨在提高模型的运行速度和准确率。
如果您有关于 YOLOv4 和目标检测算法的问题,我可以尽力为您解答。另外,如果您有关于 YOLOv8prune 算法的详细资料或文献,也可以提供给我进行参考和研究。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.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)