决策树预测matlab代码

决策树是一种常用的数据挖掘和机器学习算法，用于分类和回归分析。在MATLAB中，可以使用`fitctree`函数创建决策树模型。以下是一个简单的示例代码：

% 导入数据集（假设名为'data.csv'）
data = readtable('data.csv');

% 检查数据集中是否有缺失值
if any(ismissing(data))
    data = rmmissing(data); % 如果有，移除缺失值
end

% 定义特征列和目标变量
predictors = data(:, {'feature1', 'feature2', ...}); % 替换为你的特征列名
response = data.target; % 替换为目标变量名

% 创建并训练决策树模型
treeModel = fitctree(predictors, response);

% 查看模型摘要
disp(treeModel);

% 使用模型进行预测
newData = [1.5, 2]; % 新观测值向量，替换为你想要预测的数值
prediction = predict(treeModel, newData);