决策树

Matlab代码

例子1-fitctree,三分类

利用 MATLAB 中自带的鸢尾属植物样本数据 fisheriris, 其属性分别为花萼长度 (SL)、花萼宽度 (SW)、花瓣长度 (PL)、花瓣宽度 (PW), 标签分别为“setosa”(山鸢尾)、“versicolor”(杂色鸢尾) 和“virginica”(弗吉尼亚鸢尾). 数据集中共包含 150组数据信息, 每一类别植物有 50 组数据. 利用 MATLAB 自带的分类决策树函数 fitctree构建决策树, 并对新样本 [1, 0.2, 0.4, 2] 的类别进行预测。

%CART决策树算法MATLAB实现
%用决策树算法对鸢尾属植物数据集进行分类和预测
clear all;
close all;
clc;load fisheriris;   %载入样本数据
t = fitctree(meas,species,'PredictorNames',{'SL','SW','PL','PW'});  %定义4种属性显示名称view(t); %在命令窗口中用文本显示决策树结构
view(t,'Mode','graph');  %图形显示决策树结构cls = predict(t,[1 0.2 0.4 2]);

例子2-fitctree,二分类

用 MATLAB 自带的 fitctree 函数构建决策树, 对电离层数据集 (IonosphereData Set) 进行分类. 该数据集需要根据给定的电离层中的自由电子的雷达回波来预测大气的结构. 它是一个二分类问题, 每个类的观察值数量不均等, 一共有 351 个观察值,34 个 (17 对雷达回波数据) 输入变量和 1 个输出变量 (两个类: g 表示好, b 表示坏)。

%对电离层数据集(Ionosphere Dataset)进行分类
clc;
close all;
clear all;load ionosphere; %载入电离层数据集
n = size(X,1); %样本个数
rng(1); %可重复出现
indices = crossvalind('KFold', n, 5);
%用5折分类法将样本随机分为5部分
i=1; %1份进行测试,4份用来训练
test = (indices == i);
train = ~test;
X_train = X(train, :); %训练集
Y_train = Y(train, :); %训练集标签
X_test = X(test, :); %测试集
Y_test = Y(test, :); %测试集标签%构建CART算法分类树
cart_tree=fitctree(X_train,Y_train);view(cart_tree); %显示决策树的文字描述
view(cart_tree,'Mode','graph'); %生成树图rules_num=(cart_tree.IsBranchNode==0);
rules_num=sum(rules_num); %求取规则数量
disp(['规则数: ' num2str(rules_num)]);c_result = predict(cart_tree,X_test); %使用测试样本进行验证
c_result = cell2mat(c_result);
Y_test = cell2mat(Y_test);
c_result = (c_result==Y_test);
c_length = size(c_result,1); %统计准确率
c_rate = (sum(c_result))/c_length*100;
disp(['准确率: ' num2str(c_rate)]);

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