matlab - matlab のインクリメンタル デシジョン ツリー

Question

Matlab で段階的に使用できる決定木分類子の実装を推奨できる人はいますか?

クラス classregtree は見つかりましたが、インクリメンタルな状況に対する特別な引数が見つかりませんでした。

Answer 1

CHAID は、調整済み有意性検定 (Bonferroni 検定) に基づく決定木手法の一種です。

これをチェックしてください：

t = classregtree(X,y) 

X の列の予測子の関数として応答 y を予測するための決定木 t を作成します。X は予測子値の n 行 m 列の行列です。y が n 個の応答値のベクトルである場合、classregtree は回帰を実行します。y がカテゴリカル変数、文字配列、または文字列のセル配列である場合、classregtree は分類を実行します。どちらの方法でも、t は各分岐ノードが X の列の値に基づいて分割されるバイナリ ツリーです。X または y の NaN 値は欠損値と見なされます。X のすべての欠損値または y の欠損値を持つ観測値は、当てはめには使用されません。X のいくつかの値が欠落している観測は、これらの観測が有効な値を持つ変数の分割を見つけるために使用されます。

t = classregtree(X,y,'Name',value) 

1 つ以上の省略可能なパラメーターの名前と値のペアを指定します。Name は一重引用符で囲んで指定します。次のオプションを使用できます。