회귀 트리
회귀 트리를 대화형 방식으로 성장시키려면 회귀 학습기 앱을 사용하십시오. 더 유연한 접근 방법을 원한다면, 명령줄에서 fitrtree를 사용하여 회귀 트리를 성장시키십시오. 회귀 트리를 성장시킨 후 트리와 새 예측 변수 데이터를 predict에 전달하여 응답 변수를 예측하십시오.
앱
| 회귀 학습기 | 머신러닝 지도 학습을 사용하여 데이터를 예측하도록 회귀 모델 훈련시키기 | 
블록
| RegressionTree Predict | 회귀 트리 모델을 사용하여 응답 변수 예측 (R2021a 이후) | 
함수
객체
| RegressionTree | Regression tree | 
| CompactRegressionTree | Compact regression tree | 
| RegressionPartitionedModel | Cross-validated regression model | 
| RegressionChainEnsemble | Multiresponse regression model (R2024b 이후) | 
| CompactRegressionChainEnsemble | Compact multiresponse regression model (R2024b 이후) | 
도움말 항목
- Train Regression Trees Using Regression Learner AppCreate and compare regression 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. 
- 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 Responses Using RegressionTree Predict BlockThis example shows how to use the RegressionTree Predict block for response prediction in Simulink®.