cart决策树算法matlab实现

以下是使用MATLAB实现CART决策树算法的示例代码：

首先，我们需要准备一个示例数据集。这里我们使用鸢尾花数据集：

load fisheriris
X = meas;
Y = species;

然后，我们可以使用MATLAB的ClassificationTree类来构建CART决策树模型。具体步骤如下：

1. 创建一个ClassificationTree对象

tree = fitctree(X,Y);

2. 可选：调整模型参数

% 设置最大分割数为5
tree = fitctree(X,Y,'MaxNumSplits',5);

3. 预测新数据

% 预测一个新的样本
xnew = [5.1 3.5 1.4 0.2];
ynew = predict(tree,xnew);

4. 可选：可视化决策树

% 可视化决策树
view(tree);

完整代码如下：

% 准备数据
load fisheriris
X = meas;
Y = species;

% 构建CART决策树模型
tree = fitctree(X,Y);

% 可选：调整模型参数
% tree = fitctree(X,Y,'MaxNumSplits',5);

% 预测新数据
xnew = [5.1 3.5 1.4 0.2];
ynew = predict(tree,xnew);

% 可选：可视化决策树
% view(tree);

注意：在实际应用中，我们通常需要对数据进行预处理、特征选择等操作，以得到更好的决策树模型。此处仅为展示CART决策树算法在MATLAB上的简单实现。