matlab三分类决策树
时间: 2023-07-24 20:16:17 浏览: 58
在MATLAB中,可以使用分类树(Classification Trees)函数来构建三分类决策树。下面是一个简单的例子:
假设有一个数据集,其中包含三个类别(A、B和C),每个类别有一些特征,我们想要使用决策树来对新数据进行分类。首先,我们需要将数据集分成训练集和测试集。然后,使用fitctree函数来训练决策树模型:
```matlab
% 创建一个数据集
features = [1 2; 2 3; 3 4; 4 5; 5 6; 6 7; 7 8; 8 9; 9 10; 10 11; 11 12; 12 13];
labels = categorical({'A';'B';'C';'A';'B';'C';'A';'B';'C';'A';'B';'C'});
% 将数据集分成训练集和测试集
cv = cvpartition(labels,'Holdout',0.3);
trainingFeatures = features(cv.training,:);
trainingLabels = labels(cv.training,:);
testFeatures = features(cv.test,:);
testLabels = labels(cv.test,:);
% 训练决策树模型
tree = fitctree(trainingFeatures,trainingLabels);
```
训练完成后,我们可以使用predict函数来对测试集进行预测:
```matlab
% 使用训练好的模型进行预测
predictedLabels = predict(tree,testFeatures);
```
最后,我们可以使用confusionmat函数来计算混淆矩阵和分类准确率:
```matlab
% 计算混淆矩阵和分类准确率
C = confusionmat(testLabels,predictedLabels);
accuracy = sum(diag(C))/sum(C(:));
```
这个例子中,我们使用了分类树函数来构建一个三分类决策树,并对新数据进行分类。如果你有自己的数据集,可以按照类似的步骤来训练和测试你的模型。
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