在MATLAB中修改決策樹的精度

Question

我使用fitrtree創建了一個回歸樹，我想采用諸如CutPoint之類的參數並降低精度，如下所示：

tree.CutPoint=round(tree.CutPoint,5);

但我無法執行此操作，因為CutPoint設置為只讀，我想對其進行修改或創建與該樹基本相同但進行了這些修改的樹。 不幸的是，文檔僅顯示構造函數通過fitrtree函數。 是否有可能做到這一點？ 如果是這樣，怎么辦？

Answer 1

這只是部分暗示性的解決方案。 我希望其他人能提出更好的解決方案。

不起作用的解決方案：

通常，每當發生此類問題時，（繁瑣的）解決方案就是找到該類的構造函數，然后將所有包含您的round(tree.CutPoint,5)的字段作為CutPoint提供給構造函數，即類似這樣的東西

NewTree = RegressionTree('X',tree.X,'Y',tree.Y,...,'CutPoint',round(tree.CutPoint,5),...)

從理論上講，它應該創建一個新樹NewTree ，它與tree相同，但CutPoint已舍入。

但是，查看其構造函數的文檔（或幫助中心）

此類的對象無法通過調用構造函數來創建。 使用FITRTREE通過將樹適合訓練數據來創建RegressionTree對象。

因此，這種方法也不起作用。 然后，我嘗試在類的層次結構中更進一步，以查看是否可以使用這些方法來完成該方法，然后向下擴展它，這也是（我無法找到的）可能性。

我的建議：

看起來Mathworks在確保我們不篡改結果樹的過程中花了很大的力氣。 因此，我的基本建議是不使用此方法。 但是，可以通過以下幾種方式完成此操作：

• 如果您鍵入例如edit RegressionTree ，似乎所有用於構建樹的代碼都可用，因此您應該能夠找到將結果樹設置為private ，然后可以將其更改為public 。

• 如果您不打算更改現有的Matlab代碼，那么Kota Hara可以自己實現二進制回歸樹的實現，您可以嘗試一下。

• 最后的建議是自己實施，並指出您不需要編寫一種非常通用的方法即可解決問題。 這樣可以是任何語言。

如開始時所說，我希望有人比我幸運，盡管我對此表示高度懷疑，因為看來Mathworks在阻止您使用它方面已經做了很多工作-也許有漏洞利用，但我不知道。