Matlab決策樹

Question

我正在嘗試制定決策樹，但結果卻很奇怪，我無法弄清楚哪里出了問題。 有七個變量，我分別使用1或2來表示它們的含義，例如，對於變量1，數字1是溫暖的，而2是寒冷，對於變量2，數字1是是的，而2是否。

vars = {'TEMP' 'SKIN' 'BIRTH' 'AQUATIC' 'AERIAL' 'LEGS' 'HIBER'};
x = [1 1 1 2 2 1 2
     2 2 2 2 2 2 1
     2 2 2 1 2 2 2
     1 1 1 1 2 2 2
     2 1 2 1 2 1 1
     2 2 2 2 2 1 2
     1 1 1 2 1 1 1
     1 1 2 2 1 1 2
     1 1 1 2 2 1 2
     2 2 1 1 2 2 2
     2 2 2 1 2 1 2
     1 1 2 1 2 1 2
     1 1 1 2 2 1 1
     2 2 2 1 2 2 2
     2 1 2 1 2 1 1];
s = {'M';'R';'F';'M';'A';'R';'M';'B';'M';'F';'R';'B';'M';'F';'A'};
y = cellstr(s);
t = classregtree(x, y, 'method','classification', 'names',vars,...
                 'categorical',[1 7], 'prune','off');
view(t) 

結果只是一個步驟樹而沒有其他信息。 這有什么問題？

Answer 1

無論如何，我不是決策樹方面的專家，只是在使用classregtree的參數（ minparent ，是minparent ）：

vars = {'TEMP' 'SKIN' 'BIRTH' 'AQUATIC' 'AERIAL' 'LEGS' 'HIBER'};

x = [1 1 1 2 2 1 2
     2 2 2 2 2 2 1
     2 2 2 1 2 2 2
     1 1 1 1 2 2 2
     2 1 2 1 2 1 1
     2 2 2 2 2 1 2
     1 1 1 2 1 1 1
     1 1 2 2 1 1 2
     1 1 1 2 2 1 2
     2 2 1 1 2 2 2
     2 2 2 1 2 1 2
     1 1 2 1 2 1 2
     1 1 1 2 2 1 1
     2 2 2 1 2 2 2
     2 1 2 1 2 1 1];

y = {'M';'R';'F';'M';'A';'R';'M';'B';'M';'F';'R';'B';'M';'F';'A'};

t = classregtree(x,y,'method','classification','Names',vars, ...
    'categorical',[1 7],'prune','off','minparent',1);

view(t);

我已經能夠重現看起來不錯的東西。 無論如何，因為Matlab的發布2011A， classregtree已經過時並已被取代fitrtree （RegressionTree）和fitctree （ClassificationTree）功能（ classregtree正在只能保持retrocompatibility原因）。 我建議您更新代碼並改用這些功能：

t = fitctree(x,y,'PredictorNames',vars, ...
    'CategoricalPredictors',{'TEMP' 'HIBER'},'Prune','off','MinParentSize',1);