Arboles de clasificacion
帕拉aumentar联合国arbol de clasificacion de形式interactiva utilice la应用分类学习者。帕拉市长flexibilidad aumente联合国arbol de clasificacion mediantefitctree
en la linea de第一。tra利用aumentar联合国arbol de clasificacion prediga las etiquetas pasando el arbol y洛新拿督de los预测预测
。
应用程序
分类学习者 | 机器学习Entrenar莫德罗帕拉clasificar拿督usando supervisado |
Bloques
ClassificationTree预测 | 观察使用决策树分类器进行分类 |
一些必要
一堂课
ClassificationTree |
二叉决策树的多类分类 |
CompactClassificationTree |
紧凑的分类树 |
ClassificationPartitionedModel |
旨在分类模型 |
特马
- 火车使用分类学习者应用决策树
创建和比较分类树,和出口训练模型对新数据进行预测。
- 监督学习工作流程和算法
理解监督学习的步骤和非参数分类和回归函数的特点。
- Arboles德决定
Comprenda los arboles德决定y aprenda ajustarlos洛拿督。
- 越来越多的决策树
决策树,
fitctree
和fitrtree
在默认情况下,标准的CART算法应用于训练数据。 - 版本arbol de决定
克里族y visualice una descripcion翻译o de texto de联合国entrenado arbol de决定。
- 可视化决定表面不同的分类器
这个例子展示了如何可视化决定表面不同的分类算法。
- 在分类树分割分类预测
了解最优分割分类变量的启发式算法与许多水平而不断增长的决策树。
- 提高分类树和回归树
调整树通过设置参数的名称-值对
fitctree
和fitrtree
。 - 预测使用分类和回归树
预测类标签或使用训练有素的分类和回归树的反应。
- 子树的样本外预测反应
使用一个训练有素的回归预测反应的新数据树,然后画出结果。
- 预测类标签使用ClassificationTree预测块
使用分类学习者训练一个分类决策树模型应用程序,然后使用ClassificationTree预测预测块的标签。
- 人类活动识别定点仿真软件模型部署金宝app
从一个分类模型生成的代码金宝app®模型准备定点部署。
- Flex手势识别穿孔和Arduino的硬件上使用机器学习算法(金宝appArdu金宝appino硬件仿真软件支持包)
这个例子展示了如何使用仿真软件®支持包Arduino®硬件识别穿孔和金宝appflex手金宝app势使用机器学习算法。