分類木と回帰木を使用した予測

この例では、学習済みの分類木と回帰木を使用してクラスラベルまたは応答を予測する方法を示します。

ツリーを作成すれば、新しいデータに対して簡単に応答を予測できます。Xnewという新しいデータが、基のデータXと同じ列数であるとします。ツリー (Mdl) と新しいデータに基づいて分類または回帰を予測するため、次のように入力します。

Ynew = predict(Mdl,Xnew)

Xnewのデータの各行について、predictはMdlの意思決定を経た予測結果をYnewの要素に設定します。分類木による予測の詳細については、predictを参照してください。回帰については、predictを参照してください。

たとえば、ionosphereデータの平均にある点の予測分類を求めます。

loadionosphereCMdl = fitctree(X,Y); Ynew = predict(CMdl,mean(X))

Ynew =1x1 cell array{'g'}

carsmallデータの平均にある点の予測MPGを求めます。

loadcarsmallX = [Horsepower Weight]; RMdl = fitrtree(X,MPG); Ynew = predict(RMdl,mean(X))

Ynew = 28.7931

参考