这个代码显示错误：错误使用 categorical (第 285 行) 不支持从表进行转换。请使用圆点或花括号下标将数据从一个或多个表变量提取到数组中。然后，将数组转换为分类数组。

这个错误通常是因为尝试将一个表格作为参数传递给 `categorical` 函数，而 `categorical` 函数需要一个数组作为输入。您可以使用以下方法解决这个问题：

1. 将表格转换为数组，然后将数组传递给 `categorical` 函数。例如，如果您的表格名为 `mytable`，则可以使用以下代码将其转换为数组：

   myarray = table2array(mytable);

然后，将 `myarray` 传递给 `categorical` 函数。

2. 如果您只想使用表格中的某些列，可以使用花括号下标将这些列提取到一个新的表格中，然后将该表格转换为数组。例如，如果您只想使用表格中的第一列和第三列，则可以使用以下代码：

   mytable_subset = mytable(:, [1 3]);
   myarray = table2array(mytable_subset);

然后，将 `myarray` 传递给 `categorical` 函数。

希望这些方法能够帮助您解决问题。

相关问题

错误使用 categorical (第 285 行) 不支持从表进行转换。请使用圆点或花括号下标将数据从一个或多个表变量提取到数组中。然后，将数组转换为分类数组。

这个错误通常发生在使用 `categorical` 函数时，传入的参数不是数组。请确保传入的参数是数组类型。如果参数是表格类型，你需要使用花括号下标或者点运算符将数据从表格中提取到数组中。例如：

T = table({'M';'F';'F';'M'},[45;32;34;28],'VariableNames',{'Gender','Age'});
gender = categorical(T.Gender); % 错误的写法，T.Gender不是数组
age = T.Age; % 正确的写法，将T.Age提取到数组中
gender = categorical({T.Gender}); % 正确的写法，使用花括号下标将T.Gender提取到单元素的cell数组中，再转换为分类数组

你给出的matlab代码发生了以下错误：错误使用 . 无法识别表变量名称 'Var1'。

这个错误是因为在读取 Excel 文件时，MATLAB 默认将第一行作为变量名读入，而数据集中的第一行并不是变量名，因此需要将 `readtable` 函数的 'ReadVariableNames' 参数设置为 false。修改后的代码如下：

% 导入数据
data = readtable('data.xlsx', 'ReadVariableNames', false);

% 将字符串类型的数据转换为分类变量
data.Var1 = categorical(data.Var1);
data.Var2 = categorical(data.Var2);
data.Var3 = categorical(data.Var3);
data.Var4 = categorical(data.Var4);
data.Var5 = categorical(data.Var5);
data.Var6 = categorical(data.Var6);
data.Var7 = categorical(data.Var7);
data.Var8 = categorical(data.Var8);
data.Var9 = categorical(data.Var9);
data.Var14 = categorical(data.Var14);
data.Var15 = categorical(data.Var15);
data.Var16 = categorical(data.Var16);
data.Var17 = categorical(data.Var17);

% 建立预测模型
num_folds = 44; % 迭代次数
MSE = zeros(num_folds, 1); % 存储每次迭代的均方误差
for i = 1:num_folds
    if i == num_folds % 最后一次迭代
        train_data = data(1:430, :);
        test_data = data(431:end, :);
    else
        train_data = [data(1:(i-1)*10, :); data(i*10+1:430, :)];
        test_data = data((i-1)*10+1:i*10, :);
    end
    
    % 将分类变量转换为指标变量
    predictors = [dummyvar(train_data.Var1), dummyvar(train_data.Var2),...
        dummyvar(train_data.Var3), dummyvar(train_data.Var4),...
        dummyvar(train_data.Var5), dummyvar(train_data.Var6),...
        dummyvar(train_data.Var7), dummyvar(train_data.Var8),...
        dummyvar(train_data.Var9), train_data.Var10, train_data.Var11,...
        train_data.Var12, train_data.Var13, dummyvar(train_data.Var14),...
        dummyvar(train_data.Var15), dummyvar(train_data.Var16)];
    response = train_data.Var17;
    
    % 建立决策树模型
    tree = fitrtree(predictors, response);
    
    % 进行预测
    test_predictors = [dummyvar(test_data.Var1), dummyvar(test_data.Var2),...
        dummyvar(test_data.Var3), dummyvar(test_data.Var4),...
        dummyvar(test_data.Var5), dummyvar(test_data.Var6),...
        dummyvar(test_data.Var7), dummyvar(test_data.Var8),...
        dummyvar(test_data.Var9), test_data.Var10, test_data.Var11,...
        test_data.Var12, test_data.Var13, dummyvar(test_data.Var14),...
        dummyvar(test_data.Var15), dummyvar(test_data.Var16)];
    test_response = test_data.Var17;
    test_predictions = predict(tree, test_predictors);
    
    % 计算均方误差
    MSE(i) = sum((test_predictions - test_response).^2) / length(test_response);
end

% 输出均方误差的平均值
mean(MSE)

% 绘制预测数据与实际数据的偏差折线图
plot(1:440, data.Var17, 'b', 431:440, test_predictions, 'r');
xlabel('样本编号');
ylabel('预测结果');
legend('实际结果', '预测结果');

在修改后的代码中，我们将 `readtable` 函数的 'ReadVariableNames' 参数设置为 false，然后手动将第一行的数据转换为分类变量。其他部分与之前的代码相同。