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matlab - 决策树中的一组结果

转载 作者:行者123 更新时间:2023-11-30 08:49:31 29 4
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我有一个1672x6的数据。我已将其中一些放入图片中。

enter image description here其中 x 值为 A1 A2 A3 A4 A5 A6,y 值为 B1 B2 ....B1672。

我在生成决策树时使用了以下代码:

vars = {'A1', ' A2 ','A3',' A4 ','A5',' A6'}
x = [A1 A2 A3 A4 A5 A6];
y = [B];
t = classregtree(x, y, 'method','classification', 'names',vars, ...
'categorical',[2 4], 'prune','off');
view(t)

它会生成 super 疯狂的树,例如

enter image description here

我想获得比我给出的值更大的值。当我说:

inst = [3 2.3 2 0 1 0];
prediction = eval(t, inst)

它只给我包含该变量的 B 值(如 B271),但我想获取所有比 inst 变量具有更大值的 B 变量,例如 A1>3 A2> 2.3 A3>2 A4>0 A5>1 A6>0。我怎样才能得到它们?

最佳答案

您似乎混淆了两件事:决策树查找所需的行

如果您想查找大于 inst 的所有行,以下是打印所有此类行的简单代码。

for i = 1:size(B,1)
if all(a(i,:)>inst)==1
i,
end
end

但是,决策树是一个完全不同的主题。在决策树中,您有一组条件(在您的情况下为 A1 到 A6)和许多用于训练的行(B1 到 B1672)以及每个条件的结果。当查询一个新的测试用例时,机器会从所有结果中决定最好的可能结果。

一些决策树教程:1 , 2wikipedia

关于matlab - 决策树中的一组结果,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/42673466/

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