ClassificationTree class

Суперклассы: CompactClassificationTree

Дерево выбора из двух альтернатив для классификации мультиклассов

Описание

ClassificationTree объект представляет дерево решений с бинарными разделениями для классификации. Объект этого класса может предсказать ответы для новых данных с помощью predict метод. Объект содержит данные, используемые в обучении, таким образом, это может также вычислить предсказания перезамены.

Конструкция

Создайте ClassificationTree объект при помощи fitctree.

Свойства

`BinEdges`	Границы интервала для числовых предикторов в виде массива ячеек p числовые векторы, где p является количеством предикторов. Каждый вектор включает границы интервала для числового предиктора. Элемент в массиве ячеек для категориального предиктора пуст, потому что программное обеспечение не делает интервала категориальные предикторы. Числовые предикторы интервалов программного обеспечения, только если вы задаете `'NumBins'` аргумент пары "имя-значение" как положительный целочисленный скаляр, когда обучение модель с древовидными учениками. `BinEdges` свойство пусто если `'NumBins'` значение пусто (значение по умолчанию). Можно воспроизвести сгруппированные данные о предикторе `Xbinned` при помощи `BinEdges` свойство обученной модели `mdl`. X = mdl.X; % Predictor data Xbinned = zeros(size(X)); edges = mdl.BinEdges; % Find indices of binned predictors. idxNumeric = find(~cellfun(@isempty,edges)); if iscolumn(idxNumeric) idxNumeric = idxNumeric'; end for j = idxNumeric x = X(:,j); % Convert x to array if x is a table. if istable(x) x = table2array(x); end % Group x into bins by using the `discretize` function. xbinned = discretize(x,[-inf; edges{j}; inf]); Xbinned(:,j) = xbinned; end `Xbinned` содержит индексы интервала, в пределах от 1 к количеству интервалов, для числовых предикторов. `Xbinned` значения 0 для категориальных предикторов. Если `X` содержит `NaN`s, затем соответствующий `Xbinned` значениями является `NaN`s.
`CategoricalPredictors`	Категориальные индексы предиктора в виде вектора положительных целых чисел. `CategoricalPredictors` содержит значения индекса, соответствующие столбцам данных о предикторе, которые содержат категориальные предикторы. Если ни один из предикторов не является категориальным, то это свойство пусто (`[]`).
`CategoricalSplit`	n-by-2 массив ячеек, где n является количеством категориальных разделений в `tree`. Каждая строка в `CategoricalSplits` дает левые и правые значения для категориального разделения. Для каждого узла ветви с категориальным разделением `j` на основе категориального переменного предиктора `z`, покинутый дочерний элемент выбран если `z` находится в `CategoricalSplits(j,1)` и правильный дочерний элемент выбран если `z` находится в `CategoricalSplits(j,2)`. Разделения находятся в том же порядке как узлы дерева. Найдите узлы для этих разделений путем выбора `'categorical'` сокращения сверху донизу в `CutType` свойство.
`Children`	n-by-2 массив, содержащий количества дочерних узлов для каждого узла в `tree`, где n является количеством узлов. Вершины имеют дочерний узел `0`.
`ClassCount`	n-by-k массив класса значит узлы в `tree`, где n является количеством узлов, и k является количеством классов. Для любого номера узла `i`, класс считает `ClassCount(i,:)` количества наблюдений (из данных, используемых в подборе кривой дереву) от каждого класса, удовлетворяющего условиям для узла `i`.
`ClassNames`	Список элементов в `Y` с удаленными копиями. `ClassNames` может быть категориальный массив, массив ячеек из символьных векторов, символьный массив, логический вектор или числовой вектор. `ClassNames` имеет совпадающий тип данных как данные в аргументе `Y`. (Программное обеспечение обрабатывает строковые массивы как массивы ячеек из символьных векторов.)
`ClassProbability`	n-by-k массив вероятностей класса для узлов в `tree`, где n является количеством узлов, и k является количеством классов. Для любого номера узла `i`, вероятности класса `ClassProbability(i,:)` предполагаемые вероятности для каждого класса для точки, удовлетворяющей условиям для узла `i`.
`Cost`	Квадратная матрица, где `Cost(i,j)` стоимость классификации точки в класс `j` если его истинным классом является `i` (строки соответствуют истинному классу, и столбцы соответствуют предсказанному классу). Порядок строк и столбцов `Cost` соответствует порядку классов в `ClassNames`. Количество строк и столбцов в `Cost` количество уникальных классов в ответе. Это свойство доступно только для чтения.
`CutCategories`	n-by-2 массив ячеек категорий используется при ветвях в `tree`, где n является количеством узлов. Для каждого узла ветви `i` на основе категориального переменного предиктора `X`, покинутый дочерний элемент выбран если `X` среди категорий, перечисленных в `CutCategories{i,1}`, и правильный дочерний элемент выбран если `X` среди перечисленных в `CutCategories{i,2}`. Оба столбца `CutCategories` пусты для узлов ветви на основе непрерывных предикторов и для вершин. `CutPoint` содержит точки разделения для `'continuous'` сокращения и `CutCategories` содержит набор категорий.
`CutPoint`	n - вектор элемента значений, используемых в качестве точек разделения в `tree`, где n является количеством узлов. Для каждого узла ветви `i` на основе непрерывного переменного предиктора `X`, покинутый дочерний элемент выбран если `X<CutPoint(i)` и правильный дочерний элемент выбран если `X>=CutPoint(i)`. `CutPoint` `isnan` для узлов ветви на основе категориальных предикторов и для вершин. `CutPoint` содержит точки разделения для `'continuous'` сокращения и `CutCategories` содержит набор категорий.
`CutType`	n - массив ячеек элемента, указывающий на тип сокращения в каждом узле в `tree`, где n является количеством узлов. Для каждого узла `i`, `CutType{i}` : `'continuous'` — Если сокращение задано в форме `X < v` для переменной `X` и точка разделения `v`. `'categorical'` — Если сокращение задано ли переменная `X` принимает значение в наборе категорий. `''` — Если `i` вершина. `CutPoint` содержит точки разделения для `'continuous'` сокращения и `CutCategories` содержит набор категорий.
`CutPredictor`	n - массив ячеек элемента имен переменных используется в ответвлении в каждом узле в `tree`, где n является количеством узлов. Эти переменные иногда известны как переменные сокращения. Для вершин, `CutPredictor` содержит пустой символьный вектор. `CutPoint` содержит точки разделения для `'continuous'` сокращения и `CutCategories` содержит набор категорий.
`CutPredictorIndex`	n - массив элемента числовых индексов для переменных используется в ответвлении в каждом узле в `tree`, где n является количеством узлов. Для получения дополнительной информации смотрите `CutPredictor`.
`ExpandedPredictorNames`	Расширенные имена предиктора, сохраненные как массив ячеек из символьных векторов. Если кодирование использования модели для категориальных переменных, то `ExpandedPredictorNames` включает имена, которые описывают расширенные переменные. В противном случае, `ExpandedPredictorNames` совпадает с `PredictorNames`.
`HyperparameterOptimizationResults`	Описание оптимизации перекрестной проверки гиперпараметров, сохраненных как `BayesianOptimization` возразите или таблица гиперпараметров и присваиваемых значений. Непустой, когда `OptimizeHyperparameters` пара "имя-значение" непуста при создании. Значение зависит от установки `HyperparameterOptimizationOptions` пара "имя-значение" при создании: `'bayesopt'` (значение по умолчанию) — Объект класса `BayesianOptimization` `'gridsearch'` или `'randomsearch'` — Таблица гиперпараметров используемые, наблюдаемые значения целевой функции (потеря перекрестной проверки), и ранг наблюдений от самого низкого (лучше всего) к (худшему) самому высокому
`IsBranchNode`	n - элемент логический вектор, который является `true` для каждого узла ветви и `false` для каждой вершины `tree`.
`ModelParameters`	Параметры используются в учебном `tree`. Чтобы отобразить все значения параметров, введите `tree.ModelParameters`. Чтобы получить доступ к конкретному параметру, используйте запись через точку.
`NumObservations`	Количество наблюдений в обучающих данных, числовом скаляре. `NumObservations` может быть меньше количества строк входных данных `X` когда существуют отсутствующие значения в `X` или ответ `Y`.
`NodeClass`	n - массив ячеек элемента с именами самых вероятных классов в каждом узле `tree`, где n является количеством узлов в дереве. Каждым элементом этого массива является вектор символов, равный одним из имен классов в `ClassNames`.
`NodeError`	n - вектор элемента ошибок узлов в `tree`, где n является количеством узлов. `NodeError(i)` misclassification вероятность для узла `i`.
`NodeProbability`	n - вектор элемента вероятностей узлов в `tree`, где n является количеством узлов. Вероятность узла вычисляется как пропорция наблюдений из исходных данных, которые удовлетворяют условиям для узла. Эта пропорция настроена для любых априорных вероятностей, определенных каждому классу.
`NodeRisk`	n - вектор элемента риска узлов в дереве, где n является количеством узлов. Риск для каждого узла является мерой примеси (индекс Gini или отклонение) для этого узла, взвешенного вероятностью узла. Если дерево выращено twoing, риск для каждого узла является нулем.
`NodeSize`	n - вектор элемента размеров узлов в `tree`, где n является количеством узлов. Размер узла задан как количество наблюдений из данных, используемых, чтобы создать дерево, которые удовлетворяют условиям для узла.
`NumNodes`	Количество узлов в `tree`.
`Parent`	n - вектор элемента, содержащий количество родительского узла для каждого узла в `tree`, где n является количеством узлов. Родительским элементом корневого узла является `0`.
`PredictorNames`	Массив ячеек из символьных векторов, содержащий имена предиктора, в порядке, который они появляются в `X`.
`Prior`	Числовой вектор априорных вероятностей для каждого класса. Порядок элементов `Prior` соответствует порядку классов в `ClassNames`. Число элементов `Prior` количество уникальных классов в ответе. Это свойство доступно только для чтения.
`PruneAlpha`	Числовой вектор с одним элементом на сокращение уровня. Если уровень сокращения лежит в диапазоне от 0 до M, то `PruneAlpha` имеет M + 1 элемент, отсортированный в порядке возрастания. `PruneAlpha(1)` для сокращения уровня 0 (никакое сокращение), `PruneAlpha(2)` для сокращения уровня 1, и так далее.
`PruneList`	n - элемент числовой вектор с уровнями сокращения в каждом узле `tree`, где n является количеством узлов. Уровни сокращения лежат в диапазоне от 0 (никакое сокращение) к M, где M является расстоянием между самым глубоким листом и корневым узлом.
`ResponseName`	Вектор символов, который задает имя переменной отклика (`Y`).
`RowsUsed`	n - элемент логический вектор, указывающий, который строки исходных данных о предикторе (`X`) использовались в подборе кривой. Если программное обеспечение использует все строки `X`, затем `RowsUsed` пустой массив (`[]`).
`ScoreTransform`	Указатель на функцию для преобразования предсказанных классификационных оценок или вектора символов, представляющего встроенную функцию преобразования. `none` средние значения никакое преобразование или `@(x)x`. Чтобы изменить преобразование счета функционируют к, например, `function`, используйте запись через точку. Для доступных функций (см. `fitctree`), войдите Mdl.ScoreTransform = 'function'; Можно установить указатель на функцию для доступной функции или функции, которую вы задаете сами путем ввода tree.ScoreTransform = @function;
`SurrogateCutCategories`	n - массив ячеек элемента категорий используется в суррогатных разделениях в `tree`, где n является количеством узлов в `tree`. Для каждого узла `k`, `SurrogateCutCategories{k}` массив ячеек. Длина `SurrogateCutCategories{k}` равно количеству суррогатных предикторов, найденных в этом узле. Каждый элемент `SurrogateCutCategories{k}` или пустой символьный вектор для непрерывного суррогатного предиктора или двухэлементный массив ячеек с категориями для категориального суррогатного предиктора. Первый элемент этого двухэлементного массива ячеек перечисляет категории, присвоенные покинутому дочернему элементу этим суррогатным разделением, и второй элемент этого двухэлементного массива ячеек перечисляет категории, присвоенные правильному дочернему элементу этим суррогатным разделением. Порядок суррогатных переменных разделения в каждом узле является соответствующим к порядку переменных в `SurrogateCutPredictor`. Переменная оптимального разделения в этом узле не появляется. Для неветви (лист) узлы, `SurrogateCutCategories` содержит пустую ячейку.
`SurrogateCutFlip`	n - массив ячеек элемента числовых присвоений сокращения используется в суррогатных разделениях в `tree`, где n является количеством узлов в `tree`. Для каждого узла `k`, `SurrogateCutFlip{k}` числовой вектор. Длина `SurrogateCutFlip{k}` равно количеству суррогатных предикторов, найденных в этом узле. Каждый элемент `SurrogateCutFlip{k}` или нуль для категориального суррогатного предиктора или числовое присвоение сокращения для непрерывного суррогатного предиктора. Числовое присвоение сокращения может быть или –1 или +1. Для каждого суррогатного разделения с числовым сокращением C на основе непрерывного переменного предиктора Z выбран покинутый дочерний элемент, если Z <C и присвоение сокращения для этого суррогатного разделения +1, или если Z ≥C и присвоение сокращения для этого суррогатного разделения –1. Точно так же правильный дочерний элемент выбран, если Z ≥C и присвоение сокращения для этого суррогатного разделения +1, или если Z <C и присвоение сокращения для этого суррогатного разделения –1. Порядок суррогатных переменных разделения в каждом узле является соответствующим к порядку переменных в `SurrogateCutPredictor`. Переменная оптимального разделения в этом узле не появляется. Для неветви (лист) узлы, `SurrogateCutFlip` содержит пустой массив.
`SurrogateCutPoint`	n - массив ячеек элемента числовых значений используется в суррогатных разделениях в `tree`, где n является количеством узлов в `tree`. Для каждого узла `k`, `SurrogateCutPoint{k}` числовой вектор. Длина `SurrogateCutPoint{k}` равно количеству суррогатных предикторов, найденных в этом узле. Каждый элемент `SurrogateCutPoint{k}` любой `NaN` для категориального суррогатного предиктора или числового сокращения для непрерывного суррогатного предиктора. Для каждого суррогатного разделения с числовым сокращением C на основе непрерывного переменного предиктора Z покинутый дочерний элемент выбран если Z <C и `SurrogateCutFlip` поскольку это суррогатное разделение +1, или если Z ≥C и `SurrogateCutFlip` поскольку это суррогатное разделение –1. Точно так же правильный дочерний элемент выбран если Z ≥C и `SurrogateCutFlip` поскольку это суррогатное разделение +1, или если Z <C и `SurrogateCutFlip` поскольку это суррогатное разделение –1. Порядок суррогатных переменных разделения в каждом узле является соответствующим к порядку переменных, возвращенных `SurrogateCutPredictor`. Переменная оптимального разделения в этом узле не появляется. Для неветви (лист) узлы, `SurrogateCutPoint` содержит пустую ячейку.
`SurrogateCutType`	n - типы указания массива ячеек элемента суррогатных разделений в каждом узле в `tree`, где n является количеством узлов в `tree`. Для каждого узла `k`, `SurrogateCutType{k}` массив ячеек с типами суррогатных переменных разделения в этом узле. Переменные сортируются по прогнозирующей мере связи с оптимальным предиктором в порядке убывания, и только переменные с положительной прогнозирующей мерой включены. Порядок суррогатных переменных разделения в каждом узле является соответствующим к порядку переменных в `SurrogateCutPredictor`. Переменная оптимального разделения в этом узле не появляется. Для неветви (лист) узлы, `SurrogateCutType` содержит пустую ячейку. Суррогатным типом разделения может быть любой `'continuous'` если сокращение задано в форме `Z`<`V` для переменной `Z` и точка разделения `V` или `'categorical'` если сокращение задано ли `Z` принимает значение в наборе категорий.
`SurrogateCutPredictor`	n - массив ячеек элемента имен переменных используется в суррогатных разделениях в каждом узле в `tree`, где n является количеством узлов в `tree`. Каждый элемент `SurrogateCutPredictor` массив ячеек с именами суррогатных переменных разделения в этом узле. Переменные сортируются по прогнозирующей мере связи с оптимальным предиктором в порядке убывания, и только переменные с положительной прогнозирующей мерой включены. Переменная оптимального разделения в этом узле не появляется. Для неветви (лист) узлы, `SurrogateCutPredictor` содержит пустую ячейку.
`SurrogatePredictorAssociation`	n - массив ячеек элемента прогнозирующих мер ассоциации для суррогатных разделений в `tree`, где n является количеством узлов в `tree`. Для каждого узла `k`, `SurrogatePredictorAssociation{k}` числовой вектор. Длина `SurrogatePredictorAssociation{k}` равно количеству суррогатных предикторов, найденных в этом узле. Каждый элемент `SurrogatePredictorAssociation{k}` дает прогнозирующую меру ассоциации между оптимальным разделением и этим суррогатным разделением. Порядок суррогатных переменных разделения в каждом узле является порядком переменных в `SurrogateCutPredictor`. Переменная оптимального разделения в этом узле не появляется. Для неветви (лист) узлы, `SurrogatePredictorAssociation` содержит пустую ячейку.
`W`	Масштабированный `weights`, вектор с длиной n, количество строк в `X`.
`X`	Матрица A или таблица значений предиктора. Каждый столбец `X` представляет одну переменную, и каждая строка представляет одно наблюдение.
`Y`	Категориальный массив, массив ячеек из символьных векторов, символьный массив, логический вектор или числовой вектор. Каждая строка `Y` представляет классификацию соответствующей строки `X`.

Методы

компактный	Компактное дерево
crossval	Перекрестное подтвержденное дерево решений
cvloss	Ошибка классификации перекрестной проверкой
чернослив	Произведите последовательность поддеревьев классификации путем сокращения
resubEdge	Ребро классификации перезаменой
resubLoss	Ошибка классификации перезаменой
resubMargin	Поля классификации перезаменой
resubPredict	Предскажите метки перезамены дерева классификации

Унаследованные методы

ребро	Ребро классификации
потеря	Ошибка классификации
поле	Поля классификации
предсказать	Предскажите метки с помощью дерева классификации
predictorImportance	Оценки важности предиктора для дерева классификации
surrogateAssociation	Означайте прогнозирующую меру ассоциации для суррогатных разделений в дереве классификации
представление	Просмотрите дерево классификации

Копировать семантику

Значение. Чтобы изучить, как классы значения влияют на операции копии, смотрите Копирование Объектов (MATLAB).

Примеры

свернуть все

Вырастите дерево классификации

Скрипт Open Live Script

Вырастите дерево классификации использование ionosphere набор данных.

load ionosphere
tc = fitctree(X,Y)

tc = 
  ClassificationTree
             ResponseName: 'Y'
    CategoricalPredictors: []
               ClassNames: {'b'  'g'}
           ScoreTransform: 'none'
          NumObservations: 351


  Properties, Methods

Управляйте древовидной глубиной

Скрипт Open Live Script

Можно управлять глубиной деревьев с помощью MaxNumSplits, MinLeafSize, или MinParentSize параметры пары "имя-значение". fitctree выращивает глубокие деревья решений по умолчанию. Можно вырастить более мелкие деревья, чтобы уменьшать сложность модели или время вычисления.

Загрузите ionosphere набор данных.

load ionosphere

Значения по умолчанию древовидных контроллеров глубины для роста деревьев классификации:

n - 1 для MaxNumSplitsN размер обучающей выборки.
1 для MinLeafSize.
10 для MinParentSize.

Эти значения по умолчанию имеют тенденцию выращивать глубокие деревья для больших размеров обучающей выборки.

Обучите дерево классификации использование значений по умолчанию для древовидного управления глубиной. Перекрестный подтвердите модель при помощи 10-кратной перекрестной проверки.

rng(1); % For reproducibility
MdlDefault = fitctree(X,Y,'CrossVal','on');

Чертите гистограмму количества наложенных разделений на деревьях. Кроме того, просмотрите одно из деревьев.

numBranches = @(x)sum(x.IsBranch);
mdlDefaultNumSplits = cellfun(numBranches, MdlDefault.Trained);

figure;
histogram(mdlDefaultNumSplits)

view(MdlDefault.Trained{1},'Mode','graph')

Среднее количество разделений - приблизительно 15.

Предположим, что вы хотите дерево классификации, которое не является столь комплексное (глубокий), как те обучили использование количества по умолчанию разделений. Обучите другое дерево классификации, но определите максимальный номер разделений в 7, который является приблизительно половиной среднего количества разделений от дерева классификации по умолчанию. Перекрестный подтвердите модель при помощи 10-кратной перекрестной проверки.

Mdl7 = fitctree(X,Y,'MaxNumSplits',7,'CrossVal','on');
view(Mdl7.Trained{1},'Mode','graph')

Сравните ошибки классификации перекрестных проверок моделей.

classErrorDefault = kfoldLoss(MdlDefault)

classErrorDefault = 0.1140

classError7 = kfoldLoss(Mdl7)

classError7 = 0.1254

Mdl7 является намного менее комплексным и выполняет незначительно хуже, чем MdlDefault.

Больше о

развернуть все

Примесь и ошибка узла

ClassificationTree узлы разделений или на основе impurity или на основе node error.

Примесь означает одну из нескольких вещей, в зависимости от вашего выбора SplitCriterion аргумент пары "имя-значение":

Индекс разнообразия Джини (gdi) — Индекс Gini узла
$1 - \sum_{i} p^{2} (i),$
где суммой является по классам i в узле, и p (i) является наблюдаемой частью классов с классом i, которые достигают узла. Узел со всего одним классом (узел pure) сделал, чтобы Gini индексировал 0; в противном случае индекс Gini положителен. Таким образом, индекс Gini является мерой примеси узла.
Отклонение ('deviance') — С p (i) задал то же самое что касается индекса Gini, отклонение узла
$- \sum_{i} p (i) \log_{2} p (i) .$
Чистый узел имеет отклонение 0; в противном случае отклонение положительно.
Правило Twoing ('twoing') — Twoing не является мерой по чистоте узла, но является различной мерой для решения, как разделить узел. Позволенный L (i) обозначает часть членов класса i в левом дочернем узле после разделения, и R (i) обозначает часть членов класса i в правильном дочернем узле после разделения. Выберите критерий разделения, чтобы максимизировать
$P (L) P (R) {(\sum_{i} | L (i) - R (i) |)}^{2},$
где P (L) и P (R) является частями наблюдений, которые разделяют налево и право соответственно. Если выражение является большим, разделение сделало каждый дочерний узел более чистым. Точно так же, если выражение мало, разделение сделало каждый дочерний узел похожим друг на друга, и поэтому похожим на родительский узел. Разделение не увеличило чистоту узла.
Ошибка узла — ошибка узла является частью неправильно классифицированных классов в узле. Если j является классом с наибольшим числом обучающих выборок в узле, ошибка узла
1 – p (j).

Ссылки

[1] Бреимен, L., Дж. Фридман, Р. Олшен и К. Стоун. Классификация и деревья регрессии. Бока-Ратон, FL: нажатие CRC, 1984.

Расширенные возможности

Генерация кода C/C++
Генерация кода C и C++ с помощью MATLAB® Coder™.

Указания и ограничения по применению:

predict и update функции поддерживают генерацию кода.
Когда вы обучаете дерево классификации использование fitctree, следующие ограничения применяются.
- Класс помечает значение входного параметра (Y) не может быть категориальный массив.
- Генерация кода не поддерживает категориальные предикторы (logicalкатегориальный'char'Строка, или cell). Если вы снабжаете обучающими данными в таблице, предикторы должны быть числовыми (double или single). Кроме того, вы не можете использовать 'CategoricalPredictors' аргумент пары "имя-значение". Чтобы включать категориальные предикторы в модель, предварительно обработайте категориальные предикторы при помощи dummyvar прежде, чем подбирать модель.
- Значение 'ClassNames' аргументом пары "имя-значение" не может быть категориальный массив.
- Значение 'ScoreTransform' аргументом пары "имя-значение" не может быть анонимная функция. Для генерации фиксированной точки, 'ScoreTransform' значением не может быть 'invlogit'.
- Вы не можете использовать суррогатные разделения, то есть, значение 'Surrogate' аргументом пары "имя-значение" должен быть 'off'.

Для получения дополнительной информации смотрите Введение в Генерацию кода.

Документация

ClassificationTree class

Описание

Конструкция

Свойства

Методы

Унаследованные методы

Копировать семантику

Примеры

Вырастите дерево классификации

Управляйте древовидной глубиной

Больше о

Примесь и ошибка узла

Ссылки

Расширенные возможности

Генерация кода C/C++
Генерация кода C и C++ с помощью MATLAB® Coder™.

Смотрите также

Темы

Введенный в R2011a

Документация Statistics and Machine Learning Toolbox

Поддержка

Документация

ClassificationTree class

Описание

Конструкция

Свойства

Методы

Унаследованные методы

Копировать семантику

Примеры

Вырастите дерево классификации

Управляйте древовидной глубиной

Больше о

Примесь и ошибка узла

Ссылки

Расширенные возможности

Генерация кода C/C++ Генерация кода C и C++ с помощью MATLAB® Coder™.

Смотрите также

Темы

Введенный в R2011a

Документация Statistics and Machine Learning Toolbox

Поддержка

Генерация кода C/C++
Генерация кода C и C++ с помощью MATLAB® Coder™.