剪枝算法 matlab

剪枝算法是一种用于决策树的优化方法，其目的是通过去除一些不必要的分支来减少决策树的复杂度，从而提高模型的泛化能力。在 MATLAB 中，可以使用以下步骤实现剪枝算法：

1. 将数据集分为训练集和验证集。
2. 使用训练集构建决策树模型。
3. 对于每个非叶节点，分别计算其在验证集上的损失函数。
4. 递归地对每个非叶节点进行以下操作：
- 剪枝：将该节点变为叶节点，并将其类别设置为该节点下样本数最多的类别。
- 不剪枝：保留该节点。
5. 选择损失函数最小的剪枝方案作为最终模型。

以下是一个简单的 MATLAB 代码示例：

% 加载数据集
load fisheriris

% 将数据集分为训练集和验证集
cv = cvpartition(species,'HoldOut',0.3);
idx = cv.test;

% 构建决策树模型
t = fitctree(meas(~idx,:),species(~idx));

% 计算每个非叶节点在验证集上的损失函数
[~,~,~,bestlevel] = cvLoss(t,'SubTrees','All');

% 剪枝
t2 = prune(t,'Level',bestlevel);

% 测试模型
pred = predict(t2,meas(idx,:));
accuracy = sum(strcmp(pred,species(idx)))/length(pred);
disp(['Accuracy: ' num2str(accuracy)])