Matlab中的增量决策树
[英]Incremental Decision Tree in matlab
问题描述
Can anyone recommend a decision tree classifier implementation, in Matlab, that can be used incrementally? 
谁能推荐在Matlab中可以增量使用的决策树分类器实现？
I have found class classregtree, but I couldn't find special argument for incremental situation. 我找到了classregregtree类，但是找不到增量情况的特殊参数。
1 个解决方案
解决方案1
0 2013-06-07 08:18:42
CHAID is a type of decision tree technique, based upon adjusted significance testing (Bonferroni testing). CHAID是一种基于调整后的重要性检验（Bonferroni检验）的决策树技术。
Check this out: 看一下这个：
t = classregtree(X,y)
Creates a decision tree t for predicting the response y as a function of the predictors in the columns of X. X is an n-by-m matrix of predictor values. 创建一个决策树t，用于根据X列中的预测变量来预测响应y。X是预测变量值的n×m矩阵。 If y is a vector of n response values, classregtree performs regression. 如果y是n个响应值的向量，则classregtree进行回归。 If y is a categorical variable, character array, or cell array of strings, classregtree performs classification. 如果y是字符串的分类变量，字符数组或单元格数组，则classregtree执行分类。 Either way, t is a binary tree where each branching node is split based on the values of a column of X. NaN values in X or y are taken to be missing values. 无论哪种方式，t都是一个二叉树，其中每个分支节点都是根据X列的值进行拆分的。将X或y中的NaN值视为缺失值。 Observations with all missing values for X or missing values for y are not used in the fit. 拟合中不使用具有X的所有缺失值或y的缺失值的观测值。 Observations with some missing values for X are used to find splits on variables for which these observations have valid values. X的某些缺失值的观测值用于查找这些观测值具有有效值的变量的拆分。
t = classregtree(X,y,'Name',value)
Specifies one or more optional parameter name/value pairs. 指定一个或多个可选参数名称/值对。 Specify Name in single quotes. 在单引号中指定名称。 The following options are available: 提供以下选项：
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