Чтобы интерактивно выращивать регрессионное дерево, используйте Regression Learner приложение. Для большей гибкости выращивайте регрессионное дерево с помощью fitrtree в командной строке. После роста дерева регрессии предсказывайте ответы, передав дерево и новые данные предиктора в predict.
| Regression Learner | Обучите регрессионные модели прогнозировать данные с помощью машинного обучения с учителем |
| RegressionTree Predict | Спрогнозируйте ответы, используя модель дерева регрессии |
RegressionTree | Дерево регрессии |
CompactRegressionTree | Сжатое дерево регрессии |
RegressionPartitionedModel | Перекрестная проверенная регрессионая модель |
Обучите регрессионные деревья с помощью приложения Regression Learner
Создайте и сравните деревья регрессии 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.
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 откликов с помощью блока RegressionTree Predict
В этом примере показано, как использовать блок RegressionTree Predict для предсказания отклика в Simulink ® .
