Чтобы интерактивно вырастить дерево классификации, используйте Classification Learner приложения. Для большей гибкости выращивайте дерево классификации с помощью fitctree в командной строке. После роста дерева классификации предсказывайте метки, передав дерево и новые данные предиктора в predict.
| Classification Learner | Обучите модели классифицировать данные с помощью машинного обучения с учителем |
| ClassificationTree Predict | Классификация наблюдений с помощью классификатора дерева решений |
ClassificationTree | Двоичное дерево принятия решений для многоклассовой классификации |
CompactClassificationTree | Компактное классификационное дерево |
ClassificationPartitionedModel | Перекрестная проверенная классификационная модель |
Обучите деревья решений с помощью приложения Classification Learner
Создайте и сравните деревья классификации и экспортируйте обученные модели, чтобы делать предсказания для новых данных.
Рабочий процесс и алгоритмы управляемого обучения
Осмыслите шаги для контролируемого обучения и характеристики непараметрических функций классификации и регрессии.
Осмыслите деревья решений и как их подобрать к данным.
Чтобы вырастить деревья решений, fitctree и fitrtree примените стандартный алгоритм ТЕЛЕЖКА по умолчанию к обучающим данным.
Создайте и просмотрите текстовое или графическое описание обученного дерева решений.
Визуализация поверхностей принятия решений различных классификаторов
Этот пример показывает, как визуализировать поверхность принятия решений для различных алгоритмов классификации.
Разделение категориальных предикторов в деревьях классификации
Узнайте о эвристических алгоритмах для оптимального разделения категориальных переменных со многими уровнями при одновременном увеличении деревьев решений.
Совершенствование деревьев классификации и регрессии
Настройка деревьев путем установки аргументов пары "имя-значение" fitctree и fitrtree.
Предсказание с использованием деревьев классификации и регрессии
Прогнозируйте метки классов или ответы, используя обученные деревья классификации и регрессии.
Предсказание выборочных откликов подтреев
Спрогнозируйте отклики для новых данных с помощью обученного регрессионого дерева, а затем постройте график результатов.
Предсказание меток классов с помощью блока ClassificationTree Predict
Обучите модель дерева решений классификации с помощью приложения Classification Learner, а затем используйте блок ClassificationTree Predict для предсказания меток.