При использовании MATLAB вы можете использовать деревья решений в методах обучения ансамбля, чтобы делать прогнозы регрессии данных. Регрессия дерева решений — это алгоритм машинного обучения, основанный на древовидной структуре, который прогнозирует вывод непрерывных значений путем принятия иерархических решений по обучающим данным.
MATLAB предоставляет регрессор ансамблевого дерева под названием RegressionTree. Вот базовый пример прогнозирования регрессии данных с использованием MATLAB:
% 创建一个数据集
X = [1; 2; 3; 4; 5];
Y = [2; 4; 6; 8; 10];
% 创建并训练决策树回归器
regressionTree = fitrtree(X, Y);
% 进行预测
newData = [2.5; 3.5; 4.5];
predictions = predict(regressionTree, newData);
disp(predictions);
В приведенном выше примере мы сначала создали набор данных X, содержащий входные объекты и соответствующие непрерывные выходные данные Y. Затем мы используем fitrtreeэту функцию для обучения регрессора дерева решений. Наконец, мы используем predictэту функцию, чтобы делать прогнозы регрессии для новых данных и распечатывать прогнозы.
Обратите внимание, что это всего лишь простой пример, вы можете делать более сложные прогнозы регрессии данных в соответствии с вашими конкретными потребностями. MATLAB также предоставляет другие интегрированные методы обучения, такие как Random Forests и Gradient Boosting, которые можно опробовать и сравнить по мере необходимости.