2017-10-09 2 views
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私はMatlabを使って意思決定ツリーを構築する必要があります。私はfitctree関数を使用します。私のデータセットには、27個の予測子と4個の出力(クラスラベル)があり、これは{2; 3; 5; 7}です。しかし、ツリーをプロットすると、this pictureにあるように、2つの属性(3レベルのツリー)しか得られません。Matlabのfitctreeを使って自分の意思決定ツリーに表示される属性はいくつかあります

私は決定木理論で何かを忘れましたか? 私は木の袋を使うべきですか?もしそうなら、これはなぜ解であり、何本の木を描くべきですか?どのように情報を解釈するのですか?

事前に本当にありがとうございます。

Iconoclastor

答えて

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ポイントは、3つの属性を使用して4つのクラスすべてをツリーで区別できるということです。アーティスティックにそれ以上の属性を追加する必要はありません。 実際に問題が解決される必要がある属性が少なくて済むのは良いことです。あなたのケースでは、3D空間での決定を視覚化して、問題を完全に解釈可能にすることさえできます。

木の袋は、限定された入力データセットで同じタスクを実行する単なる木の集合またはアンサンブルです。そのため、すべてのトレーニングデータを1つのツリーに追加するのではなく、複数のツリーを拡張しますが、それぞれには元のデータのサブセットのみが含まれます。最後に、すべてのツリーの結果が結合されます。

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