matlab对鸢尾花数据使用决策分类树进行分类,包括相应的剪枝后的决策树
时间: 2024-05-26 14:11:46 浏览: 15
好的,对于这个问题,我们可以使用MATLAB中的ClassificationTree进行分类,剪枝可以使用crossval和prune函数来完成。具体步骤如下:
1. 加载数据并将其分成训练集和测试集。
2. 创建一个ClassificationTree对象并使用fit函数训练决策树模型。
3. 使用crossval函数找出最优的剪枝参数。
4. 使用prune函数剪枝决策树。
5. 使用predict函数在测试集上进行预测,并计算预测准确率。
以下是代码示例:
% 加载数据
load fisheriris
X = meas;
Y = species;
% 将数据分成训练集和测试集
cv = cvpartition(Y,'HoldOut',0.3);
trainIdx = cv.training;
testIdx = cv.test;
Xtrain = X(trainIdx,:);
Ytrain = Y(trainIdx,:);
Xtest = X(testIdx,:);
Ytest = Y(testIdx,:);
% 创建ClassificationTree对象并训练模型
tree = fitctree(Xtrain,Ytrain);
% 使用crossval函数找出最优的剪枝参数
t = optimizableVariable('MinParentSize',[2,20],'Type','integer');
objfun = @(t)kfoldLoss(fitctree(Xtrain,Ytrain,'MinParentSize',t.MinParentSize), 'LossFun', 'ClassifError');
results = bayesopt(objfun,t,'Verbose',0,'AcquisitionFunctionName','expected-improvement-plus',...
'InitialPoints',10);
% 使用prune函数剪枝决策树
tree = prune(tree,'Level',results.XAtMinObjective.MinParentSize);
% 在测试集上进行预测,并计算预测准确率
Ypred = predict(tree,Xtest);
accuracy = sum(Ypred == Ytest)/length(Ytest);
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