분류 트리
분류 트리를 대화형 방식으로 성장시키려면 분류 학습기 앱을 사용하십시오. 더 유연한 접근 방법을 원한다면, 명령줄에서 fitctree를 사용하여 분류 트리를 성장시키십시오. 분류 트리를 성장시킨 후 트리와 새 예측 변수 데이터를 predict에 전달하여 레이블을 예측합니다.
앱
| 분류 학습기 | 머신러닝 지도 학습을 사용하여 데이터를 분류하도록 모델 훈련시키기 | 
블록
| ClassificationTree Predict | Classify observations using decision tree classifier (R2021a 이후) | 
함수
객체
| ClassificationTree | Binary decision tree for multiclass classification | 
| CompactClassificationTree | Compact classification tree | 
| ClassificationPartitionedModel | Cross-validated classification model | 
도움말 항목
- Train Decision Trees Using Classification Learner AppCreate and compare classification trees, and export trained models to make predictions for new data. 
- 지도 학습 워크플로와 알고리즘지도 학습의 단계와 비모수적 분류 및 회귀 함수의 특성을 알아봅니다. 
- 결정 트리결정 트리와 결정 트리를 데이터에 피팅하는 방법을 알아봅니다. 
- Growing Decision TreesTo grow decision trees, fitctreeandfitrtreeapply the standard CART algorithm by default to the training data.
- 결정 트리 보기훈련된 결정 트리의 텍스트 설명 또는 시각적 설명을 만들고 봅니다. 
- 다양한 분류기의 결정 곡면을 시각화하기이 예제에서는 다양한 분류 알고리즘에 대한 결정 곡면을 시각화하는 방법을 보여줍니다. 
- Splitting Categorical Predictors in Classification TreesLearn about the heuristic algorithms for optimally splitting categorical variables with many levels while growing decision trees. 
- Improving Classification Trees and Regression TreesTune trees by setting name-value pair arguments in fitctreeandfitrtree.
- Prediction Using Classification and Regression TreesPredict class labels or responses using trained classification and regression trees. 
- Predict Out-of-Sample Responses of SubtreesPredict responses for new data using a trained regression tree, and then plot the results. 
- Predict Class Labels Using ClassificationTree Predict BlockTrain a classification decision tree model using the Classification Learner app, and then use the ClassificationTree Predict block for label prediction. 
- Human Activity Recognition Simulink Model for Fixed-Point DeploymentGenerate code from a classification Simulink® model prepared for fixed-point deployment. 
- Identify Punch and Flex Hand Gestures Using Machine Learning Algorithm on Arduino Hardware (Simulink)This example shows how to use the Simulink® Support Package for Arduino® Hardware to identify punch and flex hand gestures using a machine learning algorithm.