matlab中TreeBagger()用法
时间: 2024-05-14 14:18:37 浏览: 16
在MATLAB中,TreeBagger()函数用于构建基于决策树的随机森林的分类器或回归器。下面是TreeBagger()函数的语法:
```
B = TreeBagger(numTrees, X, Y)
B = TreeBagger(numTrees, X, Y, 'name', value)
B = TreeBagger(numTrees, X, Y, param1, val1, param2, val2, ...)
```
其中,`numTrees`是指定随机森林中的决策树的数量,`X`是训练数据集的特征矩阵,`Y`是训练数据集的响应变量向量。
除了这些基本参数之外,还可以使用一些其他的可选参数来进一步定制分类器或回归器的行为。例如,可以使用`'Method'`参数来指定决策树的类型,使用`'OOBPredictorImportance'`参数来计算特征的重要性,使用`'MinLeafSize'`参数来指定决策树的叶节点最小样本数等等。
下面是一个简单的示例,演示如何使用TreeBagger()函数来构建一个基于决策树的随机森林分类器:
```
load fisheriris
X = meas;
Y = species;
B = TreeBagger(50, X, Y);
newX = [5.1 3.5 1.4 0.2; 7.7 3.8 6.7 2.2];
[PredClass, Score] = predict(B, newX);
```
在这个示例中,我们使用`load`函数加载了鸢尾花数据集,并将其分配给`X`和`Y`变量。然后,我们使用`TreeBagger()`函数构建了一个包含50棵决策树的随机森林分类器。最后,我们使用`predict()`函数对两个新的输入数据点进行分类,并将分类结果存储在`PredClass`中。