主要内容
回归树
二叉决策树的回归
要交互式地生长回归树，请使用回归的学习者为了更大的灵活性，使用生长回归树fitrtree在命令行。在生成回归树后，通过传递树和新的预测器数据来预测响应预测．
应用程序
| 回归的学习者 | 使用监督机器学习训练回归模型来预测数据 |
块
| RegressionTree预测 | 使用回归树模型预测响应 |
功能
类
RegressionTree |
回归树 |
CompactRegressionTree |
紧凑的回归树 |
RegressionPartitionedModel |
旨在回归模型 |
主题
创建和比较回归树，并导出训练过的模型来预测新数据。
了解监督学习的步骤和非参数分类和回归函数的特点。
理解决策树以及如何使它们适合于数据。
为了种植决策树，fitctree和fitrtree对训练数据默认采用标准CART算法。
创建并查看经过训练的决策树的文本或图形描述。
通过设置名称-值对参数来调优树fitctree和fitrtree．
使用训练过的分类和回归树预测类标签或响应。
使用训练过的回归树预测新数据的响应，然后绘制结果。
这个例子展示了如何在Simulink®中使用RegressionTree Predict块进行响应预测。金宝app
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