prune
Класс: RegressionTree
Произведите последовательность поддеревьев регрессии путем сокращения
Синтаксис
tree1 = prune(tree)
tree1 = prune(tree,Name,Value)
Описание
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.
Входные параметры
|
Дерево регрессии, созданное с |
Аргументы name-value
Дополнительная разделенная запятой пара Name,Value аргументы, где Name имя аргумента и Value соответствующее значение. Name должен появиться в одинарных кавычках (''). Можно задать только один аргумент пары "имя-значение".
|
Числовой скаляр от |
|
Числовой скаляр от |
|
Числовой вектор с элементами от |
Выходные аргументы
|
Дерево регрессии. |
Примеры
Сократите дерево регрессии
Загрузите carsmall набор данных. Рассмотрите Horsepower и Weight как переменные предикторы.
load carsmall; X = [Weight Horsepower]; varNames = {'Weight' 'Horsepower'};
Вырастите дерево регрессии использование целого набора данных. Просмотрите дерево.
Mdl = fitrtree(X,MPG,'PredictorNames',varNames)Mdl =
RegressionTree
PredictorNames: {'Weight' 'Horsepower'}
ResponseName: 'Y'
CategoricalPredictors: []
ResponseTransform: 'none'
NumObservations: 94
Properties, Methods
view(Mdl,'Mode','graph');
Дерево регрессии имеет 16 уровней сокращения.
Сократите дерево регрессии к уровню сокращения 10. Просмотрите сокращенное дерево.
MdlPruned = prune(Mdl,'Level',10); view(MdlPruned,'Mode','graph');
Сокращенное дерево имеет шесть уровней сокращения.
В качестве альтернативы можно использовать поле уровня сокращения в средстве просмотра дерева Регрессии, чтобы сократить дерево.
Советы
tree1 = prune(tree)возвращает дерево решенийtree1это - полный, несокращенныйtree, но с оптимальной добавленной информацией о сокращении. Это полезно, только если вы создалиtreeпутем сокращения другого дерева, или при помощиfitrtreeс сокращением набора'off'. Если вы планируете сократить дерево многократно вдоль оптимальной последовательности сокращения, более эффективно создать оптимальную последовательность сокращения сначала.