如何使用matlab决策树采用CART决策树，每次生长分支时，从M个特征属性中随机选取m个特征

MATLAB自带的分类树函数`fitctree`可以采用CART算法生成决策树。要实现每次从M个特征属性中随机选取m个特征，可以使用`fitctree`函数的`NumVariablesToSample`选项。将`NumVariablesToSample`设置为m即可实现每次从M个特征属性中随机选取m个特征。

以下是一个示例代码：

假设训练数据集为`X`，标签为`Y`，特征属性个数为`M`，每次生长分支选取的特征属性个数为`m`。

% 生成决策树
t = fitctree(X, Y, 'Algorithm', 'CART', 'NumVariablesToSample', m);

% 或者使用以下代码等效生成决策树
t = fitctree(X, Y, 'PredictorSelection', 'rand', 'PredictorSelectionMethod', 'sprand', 'NumVariablesToSample', m);

其中，`PredictorSelection`和`PredictorSelectionMethod`选项也可以实现从M个特征属性中随机选取m个特征。`PredictorSelection`设置为`rand`表示随机选取，`PredictorSelectionMethod`设置为`sprand`表示随机选取的特征属性在各个分裂节点上的分布是均匀的。

相关问题

matlab决策树cart算法

MATLAB中的决策树算法CART（Classification and Regression Trees）是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。CART算法通过构建二叉树来进行决策，每个非叶节点表示一个特征，每个叶节点表示一个类别或者一个回归值。

在MATLAB中，可以使用`fitctree`函数来构建分类决策树，使用`fitrtree`函数来构建回归决策树。这两个函数都支持CART算法。

对于分类问题，`fitctree`函数的基本用法如下：

tree = fitctree(X, Y);

其中，X是训练数据的特征矩阵，Y是训练数据的标签向量。通过调用`predict`函数可以对新样本进行分类预测。

对于回归问题，`fitrtree`函数的基本用法如下：

tree = fitrtree(X, Y);

其中，X是训练数据的特征矩阵，Y是训练数据的回归目标向量。通过调用`predict`函数可以对新样本进行回归预测。

CART算法的核心思想是通过选择最优特征和划分点来构建决策树，以最小化分类误差或者回归误差。具体的划分准则可以根据分类问题或回归问题的不同而有所不同。

CART决策树Matlab代码

以下是使用MATLAB编写的CART决策树代码：

% 数据预处理
load ionosphere;
length = size(X, 1);
rng(1); % 可复现
indices = crossvalind('Kfold', length, 5); % 用k折分类法将样本随机分为5部分

% 四份用来训练，一份进行测试
i = 1;
test = (indices == i);
train = ~test;
X_train = X(train, :);
Y_train = Y(train, :);
X_test = X(test, :);
Y_test = Y(test, :);

% 构建CART算法分类树
tree = fitctree(X_train, Y_train);
view(tree, 'Mode', 'graph'); % 生成树图

% 求取规则数量
rules_num = (tree.IsBranchNode == 0);
rules_num = sum(rules_num);

% 使用测试样本进行验证
Cart_result = predict(tree, X_test);
Cart_result = cell2mat(Cart_result);
Y_test = cell2mat(Y_test);
Cart_result = (Cart_result == Y_test);

% 统计准确率
Cart_length = size(Cart_result, 1);
Cart_rate = (sum(Cart_result)) / Cart_length;

disp(\['规则数：' num2str(rules_num)\]);
disp(\['测试样本识别准确率：' num2str(Cart_rate)\]);

这段代码首先加载了ionosphere数据集，并将数据集分为训练集和测试集。然后使用CART算法构建了一个分类树，并生成了树图。接着统计了分类树中的规则数量。最后使用测试样本对分类树进行验证，并计算了测试样本的识别准确率。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [使用matlab实现决策树cart算法（基于fitctree函数）](https://blog.csdn.net/u010356524/article/details/79848624)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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