чернослив

Произведите последовательность поддеревьев путем сокращения

Синтаксис

tree1 = prune(tree) tree1 = prune(tree,Name,Value)

Описание

tree1 = prune(tree) создает копию дерева регрессии tree с его оптимальной заполненной последовательностью сокращения.

tree1 = prune(tree,Name,Value) создает сокращенное дерево с дополнительными опциями, заданными одним аргументом пары Name,Value. Можно задать несколько аргументов пары "имя-значение" в любом порядке как Name1,Value1,…,NameN,ValueN.

Входные параметры

tree

Дерево регрессии создается с fitrtree.

Аргументы в виде пар имя-значение

Дополнительная пара, разделенная запятой аргументов Name,Value, где Name является именем аргумента и Value, является соответствующим значением. Имя должно находиться внутри одинарных кавычек (' '). Можно задать только один аргумент пары "имя-значение".

`'Alpha'`	Числовой скаляр от `0` (никакое сокращение) к `1` (сокращают к одному узлу). Чернослив, чтобы минимизировать сумму (времена `Alpha` количество вершин) и стоимость (среднеквадратическая ошибка).
`'Level'`	Числовой скаляр от `0` (никакое сокращение) к самому большому уровню сокращения этого древовидного `max(tree.PruneList)`. `prune` возвращает дерево, сокращенное в этот уровень.
`'Nodes'`	Числовой вектор с элементами от `1` до `tree.NumNodes`. Любые узлы ответвления `tree`, перечисленные в `Nodes`, становятся вершинами в `tree1`, если их родительские узлы также не сокращены.

Выходные аргументы

tree1

Дерево регрессии.

Примеры

развернуть все

Сократите дерево регрессии

Скрипт Open Live Script

Загрузите набор данных carsmall. Рассмотрите Horsepower и Weight как переменные прогноза.

load carsmall;
X = [Weight Horsepower];
varNames = {'Weight' 'Horsepower'};

Вырастите дерево регрессии использование целого набора данных. Просмотрите дерево.

Mdl = fitrtree(X,MPG,'PredictorNames',varNames)

Mdl = 
  RegressionTree
           PredictorNames: {'Weight'  'Horsepower'}
             ResponseName: 'Y'
    CategoricalPredictors: []
        ResponseTransform: 'none'
          NumObservations: 94


  Properties, Methods

view(Mdl,'Mode','graph');

Дерево регрессии имеет 16 уровней сокращения.

Сократите дерево регрессии к уровню сокращения 10. Просмотрите сокращенное дерево.

MdlPruned = prune(Mdl,'Level',10);
view(MdlPruned,'Mode','graph');

Сокращенное дерево имеет шесть уровней сокращения.

Также можно использовать поле уровня сокращения в средстве просмотра дерева Регрессии, чтобы сократить дерево.

Советы

tree1 = prune(tree) возвращает дерево решений tree1, который является полным, несокращенным tree, но с оптимальной добавленной информацией о сокращении. Это полезно, только если вы создали tree путем сокращения другого дерева, или при помощи fitrtree с сокращением набора 'off'. Если вы планируете сократить дерево многократно вдоль оптимальной последовательности сокращения, более эффективно создать оптимальную последовательность сокращения сначала.

Смотрите также

fitrtree

Документация