' r' ~% A1 y/ U, W& R: N! ^5 {: _) c: [二、随机森林, m7 A+ `: a$ \- w
& ~# j& J, n0 @: G
2.1、随机森林的算法原理 1 w3 v; V# `% t U4 G; C8 _. _! L& ^: D; W# d
2.2、随机森林的优势与特征重要指标8 c0 p" a( w& T2 u2 v5 K5 a9 I
+ X( B7 k: Y% _2 V/ ?& i3 C: m
2.3、随机森林的分类过程5 X+ X7 ^* u! U$ \1 E/ _/ g6 ?
* n6 x" V$ i+ C: C% u
2.4、随机森林的实验案例及分析6 N% g! V6 M+ T( Z# S2 Z: {
2 C- A7 [; R, ?, Y
三、Logistic模型: ?' R4 q3 e! \6 Y# S- t! W
- d. K; F& A% q
3.1、Logistic模型理论! l& x- v$ R8 B
; U5 A! V0 p$ \4 Y9 x
3.2、SPSS求解逻辑回归 : E# G* K2 T' Q( k6 l: j2 r3 D ! X" i$ a2 X+ Q. K. c/ a一、决策树4 _1 V" x: t! ^, v6 g5 E9 t& k
1.1、决策树算法概述 g6 B+ Q7 ~* o; ^; B
决策树就是从根节点到叶子节点一步步做决策的模型,最终所有的决策都会落在叶子节点,这样该模型既可以做分类,也可以做回归。决策树有严格的先后顺序,每次决策类型的顺序不能发生改变,在前面的节点的重要性要比在后面的节点的重要性要高, G) G4 A5 G3 ^5 a# {! |- O4 S; `
9 s& Q* K' m; x# V5 Y
X( F, \ m0 l/ N. j8 o: I
$ W9 G B9 K( h& ^3 ?# k决策树的组成如下:从根节点到叶子节点,最终的决策在叶子节点。 4 f" U2 i" Y4 U5 m. ~' G5 f* T 7 g. B8 f' P% H6 x R9 l: ^# `' E/ {; q) g
+ ]" a' ]. ?' o; H0 a# n$ ^
决策树的训练:根据数据构造决策树,测试:有了决策树后从上到下走一遍。 - ~" r4 s# V3 ?; D' ^4 p: \% p7 U D# V% d2 d
( H$ h8 L& e: D( K) v l9 p( l
4 ~3 W% e. {5 y- r! F- o" ]3 G/ N1.2、熵值的作用 e2 i& O& { Q2 W我们在构造决策树的时候需要根据特征的重要性进行切分,即根据区分效果划分节点,那么如何衡量每个特征的重要性呢?一般使用熵值去衡量。 - [8 c/ [- }. U- Q/ h$ T# O- B: T3 a6 q
. o% ~& c# i0 P+ ~8 V
* V- u1 M' i* ^7 a1 Z
我们使用熵值去衡量决策树特征的好坏,熵值越小,说明越确定,即相对稳定, 4 S# X. y( t* B& x; A 6 U, O- s2 I: S1 S" y: L9 [" f5 H4 K8 A4 l. V( X7 m- {
, _# ]' v/ v2 D- Y: M# `, G
选择信息熵小的,使得按该特征分类后的该类的不确定性程度减小的多。* ~" T3 F. f$ W
- ^% e+ J& I( s( d1 u/ @/ X3 o 0 [2 r2 C- m. O: z' H- g4 I1 C0 ^1 I7 t% V
1.3、决策树构造实例 + ~) E2 u) z/ h! i有一份数据包含14天打球情况,根据已有的数据,根据4种环境变化特征构建一个决策树,判断未来某一天的环境下是否去打球。 ( ^, r) D7 N/ u+ ?- |4 B" V: f 4 q |. a) X. M. u8 [ " R! |) m& k! s/ V- h$ f) y: e& }: W8 Z$ B
现在根据数据基于下面四个特征进行决策树划分,我们首先需要找到根节点,四个特征谁当根节点最好呢?当然是信息熵越小的越好,即信息增益越大越好,也就是max(原始信息熵-以该特征为节点的信息熵). 9 w* i5 s$ Y" `3 |. d/ g4 R& ?7 O# ]4 W
: T5 f E1 D7 y$ @) Z5 e: d
. }& b: {- }. {; H! l
在计算各个特征的信息熵之前,我们需要对原始数据的信息熵进行计算,然后才能计算信息增益,基于play进行计算,14天有9天打球,5天不打球,代入公式得到信息熵为0.94.那么在此基础上,要分别计算基于其余特征的划分情况下的信息熵。 6 C) _2 v. ?% o! _3 ~$ C5 s8 a2 o 6 u9 b: s# u2 `( @9 V, K 5 s9 S) I. O1 A4 m) v8 n* [) b7 j! z: h' a& C! H
我们计算得到基于天气的熵值为0.693,则信息增益是0.247.然后同样的方法计算出基于温度的信息增益,基于湿度的信息增益,基于是否有风的信息增益,最后将信息增益最后的特征作为根节点,然后按照同样的方式划分下层节点。# A" T& F4 M6 X+ Z% c" i+ u
8 ?. ]1 l8 x& h9 ~- J( H- f- t. l& Q5 b& C/ I7 u: F* Z
. S& X1 R \6 O, a1.4、信息增益率与gini系数# c* |) P* \2 ?( s6 _: q0 Y
我们常用的决策树算法是ID3,C4.5,CART,如下所示:基尼系数的值越小,则效果越好。3 ? {3 C. m2 R* P7 x; x
/ P1 U, f L* {. E* R5 z
g! i7 v& Q' F ~7 C1 Q9 ]; F! ~' O' m
1.5、剪枝的方法 3 R: b! U% @" m1 K& W% t8 H3 [为了防止数据出现过拟合的情况,即在训练集表现很好,在测试集表现的并不好。则需要进行剪枝,主要有预剪枝和后剪枝,预剪枝在建立决策树的过程中剪枝,后剪枝是建立完树后剪枝。) g" A) D0 a" w( o1 E2 j4 I$ h
5 Z+ Z0 z8 \& \2 Z) k2 ]# D, o
# }: `# c8 f/ Q6 l) d! i! U5 R7 W+ e6 g( K7 o. d+ |1 J$ o A) ?
对于预剪枝的策略,一般通过限制深度,叶子节点个数,信息增益量等方法去剪枝,如果是后剪枝方法,需要根据公式进行衡量是否进行剪枝。 8 J( S. m/ h( C. D' H) C4 p( c; T 1 S( k V* y! f2 {. {; y! \& T3 v# C3 u8 s
; K$ `% h8 O5 [/ A 1.6、决策树实验案例及分析$ X; y# Y1 g) S; j7 K8 p
构建决策树的方法主要有三种:ID3,C4.5,CART。 . z+ E4 a5 `+ |/ ?8 @: f7 P. r2 F3 `" w) L3 a8 l
首先我们使用14组环境数据作为数据集,前12组用来训练构造树,后2组用来预测。! V: v- m5 P2 k0 i1 F; _) `* D
$ w9 G' ~' L+ W; X/ @& E: {, S
8 N8 a! {$ K( K' L: u5 w5 e7 N6 [+ \: p$ K8 p9 ]7 _" e# v
我们可以先看一下效果,构建的决策树和最后两组的预测结果如下: . V$ Y& v" P o0 K' R& }6 z( ?+ |6 Q# S# P, q1 r
0 {( Y4 W+ V5 m* M; }7 B % b: \. V$ R1 N& `+ O% |% ~ ( W6 R+ Y4 }- ?& D# N! c; i' a, T1 j0 y. T2 Y
我们再换用如下西瓜数据集进行训练和测试,构建的决策树和测试结果如下: " K3 K8 g8 x1 \ G7 P2 L+ O
& i' M8 o0 @) N- e9 s7 p: S& k% D# U. h3 M5 b) A6 E4 T# [! h& Y
2 [ L- q8 h, @ 具体的matlab代码如下: $ b8 h7 r5 N6 X/ _6 A- _# B' G7 F! y! ]& d6 ~8 K3 q
主函数代码如下:8 t9 ~ J( @9 z3 r
1 n9 k F/ I& V S* e& I2 t q* q6 B$ I
clear$ z" l4 _* b# A, |2 y% J
clc. R, s$ ]9 t! m; X6 w1 x
load('watermelon.mat')5 S) @! }6 q8 @( r E
* i3 E8 s) a. S2 X& r%load('datas.mat')0 k+ d: j" B& r% J
%watermelon = datas ;' E. L7 a' R3 K, K r4 f; S
size_data = size(watermelon); %watermelon2为导入工作台的数据8 ^* u* z* b' C( K% j O: S3 m% v
9 G- ?' N! B& G
%分为训练集和测试集9 t4 S4 H! z2 {7 @1 x5 m
x_train = watermelon(1:size_data(1)-2, %这里加上了属性标签行 ; j8 _' S" f; vx_test = watermelon(size_data(1)-1:end,1:size_data(2)-1); %选择最后两个当测试集9 [7 Q6 B2 k# ]4 f
$ ?: K# g3 n( m, j # G' g% J8 [! Z6 V" }! X% m%训练( W2 m& X$ X+ p! }
size_data = size(x_train);6 n- l6 f6 V2 }) R$ v+ _' m8 q' S
dataset = x_train(2:size_data(1),; %纯数据集 % f: Y/ ]7 g; n( D5 D. hlabels = x_train(1,1:size_data(2)-1); %属性标签" Z( q9 X! w# L
- C: A m- T6 G6 Z
, J; c- X4 h6 f2 Y j( ^; F
%生成决策树 " N q. M% n ^0 x( w' C" fmytree = ID3(dataset,labels); . `! K$ x& z0 F$ l4 j7 _[nodeids,nodevalue,branchvalue] = print_tree(mytree);6 d* @& O; a; W. {
tree_plot(nodeids,nodevalue,branchvalue);8 }1 m( }1 S0 T7 i# R! @
predict(x_test,mytree,x_train(1,1:end-1)) 4 U* z" ^9 ?. S6 \/ F, x: _1 |9 ~; |: \0 @) \6 R/ E
构建决策树代码如下: # S) m) ^* u& ?, F& M$ e& G# A% P- z: N$ `3 L" H+ D/ @$ E
function myTree = ID3(dataset,labels) 1 a: R' {! {# A8 a9 S. a% ID3算法构建决策树 . T h! q. k+ A, J" A6 Q% 输入参数: 9 W; y$ b/ P- I' N1 _) g5 ^# v% dataset:数据集3 r$ U1 }" u) F) p7 e
% labels:属性标签 / N+ @0 {! N" F/ X# [0 M% 输出参数:- Z O0 V: G" S! z3 S3 C
% tree:构建的决策树 0 |2 Z$ y$ s4 b) zsize_data = size(dataset); / L: y4 |, \7 h# A! v h4 @% kclassList = dataset(:,size_data(2)); %得到标签 G2 \ j( ^1 q& x# E' V6 V) l6 | & d. K) q X6 m& l/ ?& n. S%全为同一类,熵为0! Y# X* f6 ]' J
if length(unique(classList))==17 x( E8 q, G# d- W! c- b3 F
myTree = char(classList(1));9 n0 o9 e& _( e3 `" z* t* U- ]
return $ |+ K; s8 {( p e
end . I$ U; K3 [8 D2 I4 _+ u" G* ?1 L/ X- B! y
%去除完全相同的属性,避免产生没有分类结果的节点 - L5 {9 {7 g d. @* _. w% choose=ones(1,size_data(2));3 S8 x2 B7 G1 J, |
% for i=1size_data(2)-1) & c# k% n2 t% F- c' f% featValues = dataset(:,i); ( c8 s3 q- u1 J. X8 s( S% uniqueVals = unique(featValues);+ P( g) p' M# G2 H
% if(length(uniqueVals)<=1)2 k% _& j3 p, N$ H: Y1 D8 s
% choose(i)=0; . B+ m# R3 ]; o4 }% end 3 ]0 @ W, M% H F) N. K( h" k! k. x- o, K% end . }" F G7 B( ]. S% labels=labels((choose(1:size_data(2)-1))==1);* n; m5 y7 z/ X$ f; q' P% G
% dataset=dataset(:,choose==1);+ F- z' v6 X$ s2 }
9 D( q" r2 V8 P; f3 j
size_data = size(dataset);0 n9 P0 V+ }/ L! h& X1 l
classList = dataset(:,size_data(2)); ) ]# J0 B% G. ]# P$ e0 T, j# P9 M D3 Q$ K I7 m0 l
%%属性集为空,用找最多数 ; a, a2 `5 Y. H6 f2 bif size_data(2) == 1& d5 K- j1 G; R$ C: R3 w5 `2 O
temp=tabulate(classList); ' e! a7 f$ `* D- L9 w, ] value=temp(:,1); %属性值% A3 W& @# F+ h
count=cell2mat(temp(:,2)); %不同属性值的各自数量! D& C8 N9 Z E2 c
index=find(max(count)==count); ; T8 H6 s7 m( D0 |* e3 n' _ choose=index(randi(length(index))); * s8 }* k+ _/ k# A* K! X/ |$ l myTree = char(value(choose));1 I" \- ]: c y" i' S& n$ b1 Q' |
return 8 h3 {0 E- S: `+ C. `; nend # w% ]2 @/ p: Y% _. `& a! V. |+ }4 B6 [
%bestFeature = chooseFeature(dataset); %找到信息增益最大的特征* m+ ^$ h. L) h! j
bestFeature = chooseFeatureGini(dataset); %找到信息增益最大的特征 & j' R5 ]: Y8 E# {, jbestFeatureLabel = char(labels(bestFeature)); %得到信息增益最大的特征的名字,即为接下来要删除的特征; i B6 s6 y9 ?) T3 |" X7 X% }0 N
myTree = containers.Map;& g4 Y/ R' ~6 W7 ~2 _
leaf = containers.Map;) I. r7 M& A( n
featValues = dataset(:,bestFeature);5 U3 v) L0 J* l2 Y: w- b9 j; ]" D
uniqueVals = unique(featValues);% K$ { f0 f0 V- t# c9 [% w
, e2 c4 ?/ {, W. c# {/ ?* M6 ` e. a
labels=[labels(1:bestFeature-1) labels(bestFeature+1:length(labels))]; %删除该特征 % T* L" O4 h: m" b : n2 L# x+ o# G; k. Q7 z+ i%形成递归,一个特征的按每个类别再往下分 3 x9 O9 C* I( M, g" {) [% S3 Pfor i=1:length(uniqueVals)9 R2 \& _1 X& O) h: O; Y' i/ Q
subLabels = labels('; 3 @* |' V! n( S' v+ `8 o value = char(uniqueVals(i));- k. p6 E. D; z
subdata = splitDataset(dataset,bestFeature,value); %取出该特征值为value的所有样本,并去除该属性 3 x+ [2 N$ |& l, Q leaf(value) = ID3(subdata,subLabels); ( R" T! U/ v8 ]6 g/ | myTree(char(bestFeatureLabel)) = leaf;3 Y0 F, o/ z( t1 M- z, j, T
end , r, ^; T1 @$ [, w7 U , K2 E* n" G; a+ t5 |/ pend & a* S5 h& e& [) L( a. y( @, |7 R3 i6 S( w4 \) @
构建决策树过程中根据基尼指数选择特征的代码:* c" X% \ P2 P, Q4 i) d, o7 w+ X) f- B' \
7 Y3 ~$ W: w7 z& n. D) |function bestFeature=chooseFeatureGini(dataset,~)2 u! k1 r6 {7 ], f3 ~
% 选择基尼指数最小的属性特征 `; E* E. |' D: ]' p2 |- U$ h' p& K/ s0 _' T/ ~2 f
%数据预处理3 n0 w2 s. ^5 O9 y5 {8 u# V; B
[N,M]=size(dataset); %样本数量N 2 C7 H- ^0 z$ c/ YM=M-1; %特征个数M * [$ f( Q" u2 q1 Ny=strcmp(dataset(:,M+1),dataset(1,M+1)); %标签y(以第一个标签为1) p2 e" C9 {1 T& k; c
x=dataset(:,1:M); %数据x$ f8 a+ L6 l5 f6 ~* u0 K! s
Gini_index = zeros(1,M); %创建一个数组,用于储存每个特征的信息增益9 z: l; ]# D% S( v& Y% d
%bestFeature; %最大基尼系数的特征 6 |/ T) p0 M7 O5 Q v; Y G9 T 9 u4 o# q+ B: V: E%计算基尼指数; [# t( r) T. b. @
for i=1:M & J( D+ C& j: k) Q7 M& ~# \7 f$ E % 计算第i种属性的基尼指数 " t q* e& h0 Q! A: f+ s1 t temp=tabulate(x(:,i));. i5 j1 b2 D( M" g( U8 {
value=temp(:,1); %属性值9 U+ I* Q: ~* V g* Y; a
count=cell2mat(temp(:,2)); %不同属性值的各自数量 6 C: ~( P7 X! E9 F8 T) O/ |* F1 t Kind_Num=length(value); %取值数目 0 ]" K* @7 F g# K Gini=zeros(Kind_Num,1); ' y1 r! Q2 D$ I % i属性下 j取值的基尼指数 0 K3 n" {; c. h# t0 j. p for j=1:Kind_Num( J% i" i8 r0 X) Z. ], m5 {. V
% 在第j种取值下正例的数目$ o# h& S$ X. ]
Gini(j)= getGini( y(strcmp(x(:,i),value(j))) );" p& F; o) ?2 G% n& n* x
end # i3 G( A9 s. i/ K Gini_index(i)=count'/N*Gini; w! C8 {1 b' b: U
end9 A }! M- P2 q e, K0 |* k
%随机挑选一个最小值 q; o4 q% d* [% W7 n( E. l) G' p0 x
min_GiniIndex=find(Gini_index==min(Gini_index)); d% s& _3 D, ]" Q. Y* ^+ Ochoose=randi(length(min_GiniIndex)); ; W. Q3 H9 W, n9 U+ hbestFeature=min_GiniIndex(choose); % ]0 f- w+ Z) K ]end; X: c4 c$ F% Y. F' E
- r. |5 O/ L' l' P计算基尼指数的代码如下: " t+ z& H; ^ I, s9 @3 I) Y , @7 O4 l8 `& y3 R4 Bfunction Gini = getGini(y)) \7 H4 g0 f; c+ b
% 计算基尼系数6 e( s1 q9 o5 M; V- b
% y对应的标签,为1或0,对应正例与反例 ( l9 _4 @% A8 D4 E%%%%%%===============================================================================+ O- f) t+ B% Y- c7 M' o
N=length(y); %标签长度 7 N0 }/ a* E5 x8 w1 t P_T=sum(y)/N; %正例概率 9 ?$ `/ ]+ d9 t1 a0 M P_F=1-P_T; %正例概率 . ~+ n* o5 a8 |, Y Gini=1-P_T*P_T-P_F*P_F; %基尼系数/ o* l& x: I* O. w8 P0 p+ A
%%%%%%===============================================================================$ q5 n6 u% r% `3 T5 t; i9 `7 {' M
end : ^* P. U& V" @3 U5 a1 X9 a构造决策树的过程中,划分数据集的方法: 9 `. p) h$ y" t% M9 x ' L7 M& R/ s- T& \& r5 ifunction subDataset = splitDataset(dataset,axis,value) 2 W6 U: @+ C, o) {% m# X%划分数据集,axis为某特征列, 取出该特征值为value的所有样本,并去除该属性 g8 O, f. V$ [5 x
% c7 Q/ S) V3 G( p2 V& s* m7 MsubDataset = {}; 5 `/ L' [- r$ Y; X9 x* _* Udata_size = size(dataset); : o( H) R" C) f' n2 C1 j |& j4 E5 s7 d
%取 该特征列 该属性 对应的数据集 r# e0 W5 I4 I# j# R8 Cfor i=1:data_size(1)% b/ \/ x6 Y3 B, ~$ |
data = dataset(i,; a2 B0 B4 G1 G
if strcmp(cellstr(data(axis)),cellstr(value)) 7 D* u# Y" l+ I: d5 ` subDataset = [subDataset;[data(1:axis-1) data(axis+1:length(data))]]; %取 该特征列 该属性 对应的数据集8 s! G) L% F3 z2 U. @& t' Y
end 8 e' l+ j |+ x% u0 k) ]end3 k# R9 _2 [4 O
end " p) X- @6 e( T E" W1 C! S遍历决策树的方法:7 w3 q9 |) k+ s, `. |/ K
0 n S( P% U( }; o# z- B4 Mfunction [nodeids_,nodevalue_,branchvalue_] = print_tree(tree)+ ]8 R3 g) p* \
% 层序遍历决策树,返回nodeids(节点关系),nodevalue(节点信息),branchvalue(枝干信息) 0 q+ w( M* x( v. i/ pnodeids(1) = 0;2 O' b$ {% {6 w6 B7 h' S
nodeid = 0; u! B$ n* N; p' M( e5 _7 L
nodevalue={}; % E; `/ l1 ^( e" O# x ^branchvalue={}; " b6 e g" V3 _ Z! _ 4 O/ G3 z- R0 o3 W2 r. kqueue = {tree} ; %形成队列,一个一个进去3 F5 M8 U% z) a8 X3 Z) @
while ~isempty(queue)1 d$ W/ B m6 l' X/ v2 @2 s* i
node = queue{1};0 X0 Q/ h% u ~( P$ ?/ p
queue(1) = []; %在队列中除去该节点7 w! y: I+ Y2 |+ Q2 I6 P- Z
if strcmp(cellstr(class(node)),'containers.Map') == 0 %叶节点的话(即走到底了) 8 R5 m3 D: ?( S! s3 y nodeid = nodeid+1; ' c# ?, o9 ] W) Y$ w$ c nodevalue = [nodevalue,{node}]; ; l2 t* h1 x, F( ?1 x- P elseif length(node.keys)==1 %节点的话 * X) E* X0 V+ x( B nodevalue = [nodevalue,node.keys]; %储存该节点名 . H+ e% E' E4 O v2 h. i( S3 k0 L node_info = node(char(node.keys)); %储存该节点下的属性对应的map$ V! g% F& H" J* S
nodeid = nodeid+1;* w) ^5 } r% r; \" R8 y. T( g
branchvalue = [branchvalue,node_info.keys]; %每个节点下的属性/ h6 T( p. Y% B! [
for i=1:length(node_info.keys) 0 k+ J* g6 Q2 L" N+ P& w! i. o8 ? nodeids = [nodeids,nodeid];( W1 S7 V" V6 l) H1 C1 z) r4 J
end 2 s; ? o" }$ M9 q1 f end P7 M6 I6 ^6 o. P7 U& A0 T0 v$ V: e' k
if strcmp(cellstr(class(node)),'containers.Map') 1 r" L/ a' L- J keys = node.keys(); 7 p/ w% U) a" D, V* F/ F% [ for i = 1:length(keys) ( C# ~2 k- z( ^# Z2 i8 c key = keys{i}; 0 Z( R7 _' y* n6 I queue=[queue,{node(key)}]; %队列变成该节点下面的节点 & |8 i% {5 w( z end7 y' z& S# }# r3 e! w& _
end 7 h- N! {! k) x$ K, {nodeids_=nodeids;$ g- k# p, [3 D0 T2 j) V
nodevalue_=nodevalue; & ]' V( H/ A+ W9 y' T; B$ Zbranchvalue_ = branchvalue;0 l" Q1 N9 @+ e' k9 m, z
end- \0 X! L; s/ {
( g8 E; `( G1 d$ [
绘制决策树的方法:" U( y2 S* k5 _" T/ F
, A7 U5 C+ E( H( J0 u$ } [5 U3 j$ m7 Q$ j: R1 B' Y
function tree_plot(p,nodevalue,branchvalue) 2 y: i2 _1 K* E' O; J( B3 v* C% 参考treeplot9 w# M; v/ T3 E
/ B' s% `8 P0 v6 D* B7 B+ [
[x,y,h] = treelayout(p); %x:横坐标,y:纵坐标;h:树的深度 / N1 G7 L1 G; R$ Uf = find(p~=0); %非0节点 3 O: Z3 q; `- Z# Jpp = p(f); %非0值" }9 Y7 w2 a; i
X = [x(f); x(pp); NaN(size(f))]; . Q) J/ i- {+ V4 y5 i0 d+ n5 h6 f, ~Y = [y(f); y(pp); NaN(size(f))];3 C( O4 ?) [8 d2 @6 _2 Y- A) l6 G+ P
I' _0 r! }. M& n1 J: I6 {' Y @% H, `X = X(;+ ^8 L! i/ e) E1 q7 v6 X' X* Z
Y = Y(;9 y& A3 `& g) W1 U3 g
0 B) r8 C, i& j+ I3 H2 nn = length(p);5 `0 @4 G/ T: c" G# \8 k6 c
if n<500( ?( P/ }' _2 l d# k
hold on; 7 c' s* b( @1 A/ S plot(x,y,'ro',X,Y,'r-') 7 U# V) E* t1 s9 g3 ~+ J0 r nodesize = length(x);) t4 S/ o' _* D* J) D
for i=1:nodesize, e; @5 |! B1 [
text(x(i)+0.01,y(i),nodevalue{1,i}); # ?9 M6 p3 r/ c( ` |' A& t3 U
end* K2 R; X4 Q. \+ v! ~2 C
for i=2:nodesize ; p, g) b/ R/ O1 n- W2 f, V* ~" R1 K0 ` j = 3*i-5;4 ^$ ]" M9 z" j# @/ i
text((X(j)+X(j+1))/2-length(char(branchvalue{1,i-1}))/200,(Y(j)+Y(j+1))/2,branchvalue{1,i-1}) ( B) M5 ~8 Q& Q: Y0 ]+ P7 ] end ; y; f. S' c( X( r/ n3 d$ u hold off4 d, s' J) N! }' Q5 D8 J: e7 K
else; k/ r- y. A2 E% D; U
plot(X,Y,'r-'); $ [0 k7 g2 c- \7 c1 Aend ( {% |7 I8 L; zxlabel(['height = ' int2str(h)]);2 I Y( Q$ r( h! T' ?; i' f
axis([0 1 0 1]); + h' k4 S3 |2 @) G6 Pend 6 D+ ~/ W3 ]& B; I! w. |# B / t# S2 ^5 v# v6 ]3 R7 A测试集进行预测的方法:0 K# T! R4 y w
$ I: [# Q% D, ~$ B; B* s
function y_test=predict(x_test,mytree,feature_list)* i9 L) \7 n0 s0 f$ ]
%测试; E& z7 p$ j5 h9 i3 L+ @: @