matlab - 在 MATLAB 中修改决策树的精度

Question

我使用 fitrtree 创建了一个回归树我想采用诸如 CutPoint 之类的参数并降低精度，如下所示:

tree.CutPoint=round(tree.CutPoint,5);

但我不能这样做，因为 CutPoint 被设置为只读，我想修改它或创建一个与这个树基本相同但有那些修改的树。不幸的是，文档仅通过 fitrtree 函数显示构造函数。是否有可能做到这一点？如果是，怎么做？

Answer 1

这只是部分建议性的解决方案。我希望其他人能提出更好的解决方案。

无效的解决方案:

通常，每当出现此类问题时，(乏味的)解决方案是找到类的构造函数，然后将所有字段(包括您的 round(tree.CutPoint,5))提供给构造函数作为CutPoint，即像这样的东西

NewTree = RegressionTree('X',tree.X,'Y',tree.Y,...,'CutPoint',round(tree.CutPoint,5),...)

理论上应该创建一个新树，NewTree，它与 tree 相同，除了 CutPoint 已经四舍五入。

但是，查看它所说的构造函数的文档(或帮助中心)

An object of this class cannot be created by calling the constructor. Use FITRTREE to create a RegressionTree object by fitting the tree to training data.

所以这个方法也行不通。然后，我尝试在类的层次结构中更上一层楼，看看是否可以使用这些方法做到这一点，然后将其向下发展，这(在我能找到的范围内)也是不可能的。

我的建议:

Mathworks 似乎竭尽全力确保我们不会篡改生成的树。因此我的基本建议是不要使用这种方法。然而，这可以通过多种方式完成:

• 如果您键入例如，似乎构建树的所有代码都可用。 编辑 RegressionTree 因此您应该能够找到结果树被设置为 private 的点，然后可以将其更改为 public。

• 如果您不想更改现有的 Matlab 代码，那么 Kota Hara 已经自己实现了 binary regression trees ，您可以尝试一下。

• 最后一个建议是自己实现它，注意您不需要编写一个非常通用的方法，只需编写一个可以解决您的问题的方法。这可以是任何语言。

如开头所说，我希望有人比我幸运，尽管我对此表示高度怀疑，因为似乎 Mathworks 已经做了很多工作来阻止你 - 也许有一个漏洞，但我不知道.