Этот пример, как то, как предсказать ответы из выборки деревьев регрессии, и затем построить результаты.
Загрузите carsmall набор данных. Рассмотрите Weight как предиктор ответа MPG.
load carsmall
idxNaN = isnan(MPG + Weight);
X = Weight(~idxNaN);
Y = MPG(~idxNaN);
n = numel(X);Разделите данные в обучение (50%) и валидацию (50%-е) наборы.
rng(1) % For reproducibility idxTrn = false(n,1); idxTrn(randsample(n,round(0.5*n))) = true; % Training set logical indices idxVal = idxTrn == false; % Validation set logical indices
Вырастите дерево регрессии использование учебных наблюдений.
Mdl = fitrtree(X(idxTrn),Y(idxTrn)); view(Mdl,'Mode','graph')
Вычислите адаптированные значения наблюдений валидации для каждого из нескольких поддеревьев.
m = max(Mdl.PruneList); pruneLevels = 0:2:m; % Pruning levels to consider z = numel(pruneLevels); Yfit = predict(Mdl,X(idxVal),'SubTrees',pruneLevels);
Yfit n- z матрица приспособленных значений, в которых строки соответствуют наблюдениям и столбцам, соответствует поддереву.
Постройте Yfit и Y против X.
figure; sortDat = sortrows([X(idxVal) Y(idxVal) Yfit],1); % Sort all data with respect to X plot(sortDat(:,1),sortDat(:,2),'*'); hold on; plot(repmat(sortDat(:,1),1,size(Yfit,2)),sortDat(:,3:end)); lev = cellstr(num2str((pruneLevels)','Level %d MPG')); legend(['Observed MPG'; lev]) title 'Out-of-Sample Predictions' xlabel 'Weight (lbs)'; ylabel 'MPG'; h = findobj(gcf); axis tight; set(h(4:end),'LineWidth',3) % Widen all lines
Значения Yfit для более низкого сокращения уровни имеют тенденцию следовать за данными более тесно, чем более высокие уровни. Выше сокращающие уровни имеют тенденцию быть плоскими для большого X интервалы.