决策树模型分类的例子

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1、选择wine的例子(DM6中)，共178个样本，每个样本测得13个指标，共分成3类。由决策树得到分类规则：(Matlab程序在2012B中运行实现.)>>loadwine>>ctree=ClassificationTree.fit(wine,wine_labels)文本方式显示决策树>>view(ctree)%%returnsatextdescriptionofthetree.图形方式显示决策树：>>view(ctree,'mode','graph')预测新样本的类别可以用%Ynew=predict(tree,Xnew)如：>>Ynew=predict(ctree,mean(wine)

2、)Ynew=2计算误判率>>resuberrorc = resubLoss(ctree)resuberrorc =    0.0281>>Ypredict=predict(ctree,wine);>>mse(Ypredict-wine_labels)ans =    0.0281>>A1=dummyvar(Ypredict)>>A2=dummyvar(wine_labels)>>[c,cm,ind,per] =confusion(A1',A2')c=0.0281cm=570026910247ind =     [1x57 double]               []        

3、       []    [1x2  double]    [1x69 double]    [        162]               []    [1x2  double]    [1x47 double]