在matlab中使用鸢尾花数据集进行c4.5决策树算法的代码
时间: 2023-08-14 14:05:01 浏览: 65
以下是使用鸢尾花数据集进行C4.5决策树算法的MATLAB代码:
```matlab
% 加载鸢尾花数据集
load fisheriris;
% 将数据集随机分成训练集和测试集
[trainInd,~,testInd] = dividerand(size(meas,1),0.7,0,0.3);
trainData = meas(trainInd,:);
trainLabel = species(trainInd,:);
testData = meas(testInd,:);
testLabel = species(testInd,:);
% 构建C4.5决策树模型
tree = fitctree(trainData,trainLabel,'SplitCriterion','deviance','MinLeafSize',10);
% 使用测试集进行预测
predLabel = predict(tree,testData);
% 计算预测准确率
accuracy = sum(strcmp(predLabel,testLabel))/length(testLabel);
disp(['准确率为:',num2str(accuracy)]);
```
以上代码中,我们首先加载了MATLAB自带的鸢尾花数据集,并将其随机分成了训练集和测试集。然后,我们使用C4.5决策树算法构建了决策树模型,并使用测试集进行了预测。最后,我们计算了预测准确率并输出结果。需要注意的是,我们在构建决策树模型时设置了SplitCriterion为'deviance',表示使用最小化交叉熵损失函数进行特征选择;同时设置了MinLeafSize为10,表示叶子节点中至少包含10个样本。这些参数可以根据具体情况进行调整。