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분류 트리
분류 트리를 대화형 방식으로 성장시키려면 분류 학습기 앱을 사용하십시오. 더 유연한 접근 방법을 원한다면, 명령줄에서 fitctree
를 사용하여 분류 트리를 성장시키십시오. 분류 트리를 성장시킨 후 트리와 새 예측 변수 데이터를 predict
에 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
클래스
ClassificationTree | Binary decision tree for multiclass classification |
CompactClassificationTree | Compact classification tree |
ClassificationPartitionedModel | Cross-validated classification model |
도움말 항목
- Train Decision Trees Using Classification Learner App
Create and compare classification trees, and export trained models to make predictions for new data.
- 지도 학습 워크플로와 알고리즘
지도 학습의 단계와 비모수적 분류 및 회귀 함수의 특성을 알아봅니다.
- 결정 트리
결정 트리와 결정 트리를 데이터에 피팅하는 방법을 알아봅니다.
- Growing Decision Trees
To grow decision trees,
fitctree
andfitrtree
apply the standard CART algorithm by default to the training data. - 결정 트리 보기
훈련된 결정 트리의 텍스트 설명 또는 시각적 설명을 만들고 봅니다.
- 다양한 분류기의 결정 곡면을 시각화하기
이 예제에서는 다양한 분류 알고리즘에 대한 결정 곡면을 시각화하는 방법을 보여줍니다.
- Splitting Categorical Predictors in Classification Trees
Learn about the heuristic algorithms for optimally splitting categorical variables with many levels while growing decision trees.
- Improving Classification Trees and Regression Trees
Tune trees by setting name-value pair arguments in
fitctree
andfitrtree
. - Prediction Using Classification and Regression Trees
Predict class labels or responses using trained classification and regression trees.
- Predict Out-of-Sample Responses of Subtrees
Predict responses for new data using a trained regression tree, and then plot the results.
- Predict Class Labels Using ClassificationTree Predict Block
Train 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 Deployment
Generate 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 Support Package for Arduino Hardware)
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.