决策树可视化MATLAB

决策树是一种常用的数据挖掘和机器学习工具，它通过一系列规则或条件来做出决策。在MATLAB中，可以使用`TreeBagger`函数创建决策树模型，并利用`view`或`plotModel`等函数来可视化决策树。以下是一个简单的步骤：

1. **数据准备**：首先需要准备好训练数据集，包含特征变量和目标变量。

data = readtable('your_dataset.csv'); % 替换为实际文件名
X = data(:,1:end-1); % 特征变量
Y = data(:,end);     % 目标变量

2. **构建决策树**：

   model = TreeBagger(nTrees, X, Y, 'Method', 'classification');

`nTrees`表示想要生成的决策树数量。

3. **可视化**：
- 使用`view`函数显示交互式图形：

   view(model);

- 或者使用`plotModel`生成静态图像：

   plotModel(model);
   saveas(gcf, 'decision_tree.png') % 保存为图片

4. **理解决策树**：
可视化的决策树会展示每个节点的测试特征、阈值以及每个分支代表的类别。你可以沿着路径查看模型如何基于输入数据做出决策。