matlabid3决策树代码(matlab决策树分类器)

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本文目录一览：

• 1、决策树之ID3算法及其Python实现
• 2、求决策树源代码。最好使用matlab实现。
• 3、在MATLAB中如何用库函数自带的fitctree生成决策树
• 4、MATLAB中自带决策树函数怎么使用,新手求教

决策树之ID3算法及其Python实现

ID3算法是一种基于信息增益属性选择的决策树学习方法。核心思想是：通过计算属性的信息增益来选择决策树各级节点上的分裂属性，使得在每一个非叶子节点进行测试时，获得关于被测试样本最大的类别信息。

但，不仅仅如此。 决策树作为嵌入型特征选择技术结合了特征选择和分类算法，根据特征选择如何生成分类模型也是决策树的一部分。

ID3算法是对CLS算法的改进，主要是摒弃了属性选择的随机性。

由于ID3算法只能用于标称型数据，因此用在对连续型的数值数据上时，还需要对数据进行离散化，离散化的方法稍后说明，此处为了简化，先使用每一种特征所有连续性数值的中值作为分界点，小于中值的标记为1，大于中值的标记为0。

返回 ； （6）对第 个子结点，以 为训练集，以 为特征集，递归的调用步骤（1）~步骤（5），得到子树 ，返回 。对上述表的训练集数据，利用ID3算法建立决策树。

采用ID3算法。根据查询人工智能相关信息得知，人工智能算法采用ID3算法更新记录决策树。决策树的生成，采用ID3算法（也包含了C5算法），使用python实现，更新了tree的保存和图示。

求决策树源代码。最好使用matlab实现。

MATLAB使用fitctree生成的决策树信息怎么输出 treefit貌似已经被classregtree代替了， 如果要获得测试值，可以用predict（tree， test_data）来获得，当然也可以用一些classregtree自有的performance analysis的函数。

只要你在拿到一组数据，基本上都可以使用Matlab处理。所以数学建模竞赛当中，Matlab也基本上成为了标配语言之一。

方法有很多，比如线性判别函数、神经网络、近邻法、决策树、SVM等等，用哪一种关键看场合。要知道你的问题才行。matlab里不一定有现成的函数。

coder可以写尽可能少的代码来实现同等的功能。“人生苦短，我用python”是至理名言。如果实现一个中等业务复杂度的项目，在相同的时间要求内，用java实现要4-5个码农的话，用python实现也许只需要1个。

决策树（Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。

在MATLAB中如何用库函数自带的fitctree生成决策树

1、treefit貌似已经被classregtree代替了， 如果要获得测试值，可以用predict（tree， test_data）来获得，当然也可以用一些classregtree自有的performance analysis的函数。

2、用法为fittype（自定义函数，independent，自变量，coefficients，{系数1，系数2……}）；注意：此处的数据必须为列向量的形式。

3、用户自定义的函数需要放在path路径下，或者当前文件夹下。

4、可以使用参数。如果Function函数没有任何参数，则Function语句必须要包含空括号。Function函数通过函数名返回一个值。end例如，利用matlab的程序编辑器，来编写函数文件。

5、在Matlab中进行数据拟合，可以使用 fit 函数。该函数可以用来生成拟合模型，对数据进行拟合，并返回拟合模型对象。

MATLAB中自带决策树函数怎么使用,新手求教

ColorOrder 属性： 设置多条曲线的颜色顺序，应该为一个 n x 3 矩阵， 可以由 colormap（） 函数来设置。 GridLineStyle 属性： 网格线类型，如实线、虚线等，其设置类似于 plot（） 函数的选项，默认值为 ：，见前面的表格。

MATLAB自带工具箱查看方式：首先详细介绍一下MATLAB自带工具箱的使用。

随机森林顾名思义，是用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的 决策树 组成，随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。

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