matlab决策树模型建立

在Matlab中，可以使用Classification Learner App或者fitctree函数来建立决策树模型。

1. 使用Classification Learner App建立决策树模型：

步骤如下：

（1）打开Matlab，点击Home界面中的Apps图标，在搜索框中输入Classification Learner，然后打开该应用程序。

（2）在Classification Learner App中，点击“Load Data”按钮，导入用于建立决策树模型的数据集。

（3）选择“Classification Learner”选项卡，然后选择“Tree”算法。

（4）在“Settings”选项卡中，可以对模型参数进行设置。

（5）点击“Train”按钮，开始训练模型。

（6）训练完成后，可以使用“Test”选项卡对模型进行测试，也可以使用“Export”选项卡将模型导出到工作空间或者MAT文件中。

2. 使用fitctree函数建立决策树模型：

步骤如下：

（1）打开Matlab，创建一个新的脚本文件。

（2）使用fitctree函数建立决策树模型，代码格式如下：

tree = fitctree(X,Y);

其中，X是输入数据，Y是输出数据。

（3）可以使用view函数查看生成的决策树，代码格式如下：

view(tree);

（4）可以使用predict函数对新数据进行预测，代码格式如下：

label = predict(tree,Xnew);

其中，Xnew是新数据，label是预测结果。

以上是在Matlab中建立决策树模型的基本步骤，具体应用还需要根据实际情况进行调整。