2017-10-09 4 views
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Matlab을 사용하여 의사 결정 트리를 작성해야합니다. 나는 fitctree 함수를 사용한다. 내 데이터 세트에는 {2; 3; 5; 7} 인 27 개의 예상 변수와 4 개의 출력 (클래스 레이블)이 포함됩니다. 그러나 나무를 그릴 때 this picture에서 볼 수있는 것처럼 2 개의 속성 (3 레벨 트리 포함) 만 가져옵니다.Matlab의 fitctree를 사용하여 의사 결정 트리에 일부 속성 만 표시됩니다.

의사 결정 트리의 이론에 뭔가 빠졌습니까? 나무 봉지를 사용해야합니까? 그렇다면 왜 이것이 해결책이고 얼마나 많은 나무를 그릴 수 있습니까? 정보를 해석하는 방법?

미리 감사드립니다.

Iconoclastor.

답변

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요점은 3 가지 속성을 사용하여 4 개의 클래스 모두를 트리에서 구분할 수 있다는 것입니다. 예술적으로 더 많은 속성을 추가 할 필요는 없습니다. 문제가 해결해야 할 속성이 적을 것을 요구하면 실제로는 좋은 일입니다. 귀하의 경우에는 3D 공간에서 결정을 시각화하여 문제를 완벽하게 해석 할 수 있습니다.

나무 자루는 나무의 모음 또는 앙상블이며 제한된 입력 데이터 세트에서 동일한 작업을 수행합니다. 따라서 모든 교육 데이터를 하나의 트리에 제공하는 대신 여러 트리를 확장 할 수는 있지만 각각의 트리는 원본 데이터의 하위 세트 만 사용해야합니다. 마지막으로 모든 나무의 결과가 결합됩니다.

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