数模决策树matlab
时间: 2023-09-18 22:11:54 浏览: 109
二叉决策树分类代码(Matlab完整源码和数据)
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决策树算法的MATLAB实现是一种利用训练样本集来建立决策树的方法。这个算法主要围绕两个核心问题展开,第一个问题是决策树的生长,即如何根据训练样本集构建决策树;第二个问题是决策树的剪枝,即如何对已生成的决策树进行优化处理,以提高预测准确性。
在决策树的建立过程中,节点的划分依据是找到一个特征的某个取值,使得划分后的子节点的不纯度缩减量最大。决策树的预测分析步骤是根据已给的判定条件,通过逐层选择进行预测。
MATLAB提供了决策树等算法的生成包,可以方便地进行决策树的建立和预测。在这个MATLAB实现的文章中,作者提供了决策树的建立、绘图、预测以及剪枝的代码,以及实验要求和相关书籍。如果你对决策树有任何疑问,可以向作者咨询。
总结来说,决策树算法的MATLAB实现主要涉及决策树的建立和预测分析,以及剪枝优化。决策树的建立过程是根据训练样本集来找到最佳的特征划分点,而决策树的预测分析则是利用已给的判定条件进行逐层选择预测。MATLAB提供了方便的工具和包来支持决策树的实现。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>
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