Класс: ClassificationTree
Произведите последовательность поддеревьев классификации путем сокращения
tree1 = prune(tree)
tree1 = prune(tree,Name,Value)
tree1 = prune(tree)tree с его оптимальной заполненной последовательностью сокращения.
tree1 = prune(tree,Name,Value)Name,Value парный аргумент. Можно задать несколько аргументов пары "имя-значение" в любом порядке как Name1,Value1,…,NameN,ValueN.
|
Дерево классификации, созданное с |
Задайте дополнительные разделенные запятой пары Name,Value аргументы. Name имя аргумента и Value соответствующее значение. Name должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.
|
Числовой скаляр. |
|
Числовой скаляр от |
|
Числовой вектор с элементами от |
|
Дерево классификации. |
Создайте и отобразите полное дерево классификации для ирисовых данных Фишера.
load fisheriris; varnames = {'SL','SW','PL','PW'}; t1 = fitctree(meas,species,'MinParentSize',5,'PredictorNames',varnames); view(t1,'Mode','graph');
Создайте и отобразите следующее самое большое дерево от оптимальной последовательности сокращения.
t2 = prune(t1,'Level',1); view(t2,'Mode','graph');
tree1 = prune(tree) возвращает дерево решений tree1 это - полный, несокращенный tree, но с оптимальной добавленной информацией о сокращении. Это полезно, только если вы создали tree путем сокращения другого дерева, или при помощи fitctree функция с сокращением набора 'off'. Если вы планируете сократить дерево многократно вдоль оптимальной последовательности сокращения, более эффективно создать оптимальную последовательность сокращения сначала.
