一个自带数据集的简单的分类回归决策树 CART的matlab实 现代码

以下是一个简单的MATLAB实现CART分类回归决策树，其中使用了自带的鸢尾花数据集。

% 加载鸢尾花数据集
load fisheriris
X = meas;
Y = species;

% 拆分数据集
cv = cvpartition(Y,'holdout',0.3);
Xtrain = X(cv.training,:);
Ytrain = Y(cv.training);
Xtest = X(cv.test,:);
Ytest = Y(cv.test);

% 训练决策树模型
t = classregtree(Xtrain,Ytrain);
view(t)

% 预测测试集
Ypred = eval(t,Xtest);

% 计算准确率
accuracy = sum(Ytest==Ypred)/length(Ytest);
disp(['Accuracy: ', num2str(accuracy)])

需要注意的是，这个实现并没有进行特征选择和剪枝，因此可能存在过拟合的情况。如果需要更加准确的结果，可以使用交叉验证和剪枝等技术来优化决策树模型。

相关问题

分类回归决策树 CART的matlab直接实现代码

以下是MATLAB中使用CART算法实现分类回归决策树的示例代码：

% 加载数据
load fisheriris;
X = meas(:,1:2);
Y = species;

% 分类回归决策树
tree = fitctree(X,Y);

% 可视化决策树
view(tree,'Mode','Graph');

其中，`fisheriris`是MATLAB自带的一个数据集，包含了150个样本和4个特征（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度），以及对应的鸢尾花品种（Setosa、Versicolor、Virginica）。我们只选择前两个特征作为输入变量`X`，品种作为输出变量`Y`。

`fitctree`函数是MATLAB中用于训练分类回归决策树的函数。执行`tree = fitctree(X,Y)`后会得到一个决策树模型，保存在变量`tree`中。

最后，我们使用`view`函数可视化决策树。`'Mode','Graph'`参数表示将决策树显示为图形，而不是文本。

python分类回归决策树 CART代码

以下是使用Python实现分类回归决策树(CART)的代码示例：

首先，我们需要导入必要的库：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, DecisionTreeRegressor
from sklearn.datasets import load_iris, load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score, mean_squared_error

接下来，我们可以使用`load_iris`和`load_boston`函数分别加载鸢尾花数据集和波士顿房价数据集：

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# 加载波士顿房价数据集
boston = load_boston()
X_reg, y_reg = boston.data, boston.target

然后，我们可以将数据集划分为训练集和测试集：

# 分割鸢尾花数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 分割波士顿房价数据集为训练集和测试集
X_train_reg, X_test_reg, y_train_reg, y_test_reg = train_test_split(X_reg, y_reg, test_size=0.2, random_state=42)

接下来，我们可以使用`DecisionTreeClassifier`和`DecisionTreeRegressor`类来构建分类回归决策树：

# 构建分类决策树模型并拟合训练集
clf = DecisionTreeClassifier(random_state=42)
clf.fit(X_train, y_train)

# 构建回归决策树模型并拟合训练集
reg = DecisionTreeRegressor(random_state=42)
reg.fit(X_train_reg, y_train_reg)

然后，我们可以使用测试集来评估模型的性能：

# 计算分类决策树模型在测试集上的准确率
y_pred = clf.predict(X_test)
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {acc:.2f}")

# 计算回归决策树模型在测试集上的均方误差
y_pred_reg = reg.predict(X_test_reg)
mse = mean_squared_error(y_test_reg, y_pred_reg)
print(f"MSE: {mse:.2f}")

最后，我们可以绘制决策树的图形以可视化模型的决策过程：

from sklearn.tree import plot_tree
import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制分类决策树模型的图形
plt.figure(figsize=(12, 6))
plot_tree(clf, filled=True)
plt.show()

# 绘制回归决策树模型的图形
plt.figure(figsize=(12, 6))
plot_tree(reg, filled=True)
plt.show()

以上就是使用Python实现分类回归决策树(CART)的代码示例。