决策树视图
这个例子展示了如何查看分类或回归树。有两种方法可以查看树:视图(树)返回一个文本描述和视图(树,“模式”,“图”)返回一个树的图形描述。
创建和查看一个分类树。
负载fisheriris%加载示例数据ctree = fitctree(量、种类);%建立分类树视图(ctree)%文本描述
决策树分类1如果x3 < 2.45然后节点2 elseif x3 > = 2.45那么其他节点3 setosa 2类= setosa 3如果x4 < 1.75然后节点4 elseif x4 > = 1.75节点5其他杂色的4如果x3 < 4.95然后节点6 elseif x3 > = 4.95节点7其他杂色的5类= virginica 6如果x4 < 1.65然后节点elseif 8 x4 > = 1.65那么其他节点9杂色的7类= virginica 8类= = virginica杂色的9类
视图(ctree,“模式”,“图”)%的图形描述
现在,创建和查看一个回归树。
负载carsmall%加载示例数据,包含了马力,体重,英里/加仑X =(马力重量);rtree = fitrtree (X,英里/加仑,“MinParent”,30);%建立分类树视图(rtree)%文本描述
决策树回归1如果x2 < 3085.5然后节点2 elseif x2 > = 3085.5那么其他节点3 23.7181 - 2如果x1 < 89节点4 elseif x1 > = 89节点5其他28.7931 3如果x1 < 115然后节点6 elseif x1 > = 115节点7其他15.5417 - 4如果x2 < 2162然后节点8 elseif x2 > = 2162那么其他节点9 = 24.0882 6配合30.9375 - 5 = 19.625 = 14.375 8配合7 = 33.3056 9 = 29
视图(rtree,“模式”,“图”)%的图形描述
另请参阅
fitctree|fitrtree|视图(CompactClassificationTree)|视图(CompactRegressionTree)
