회귀 트리

회귀를 위한 이진 결정 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

모두 확장

회귀 트리 만들기

`fitrtree`	Fit binary decision tree for regression
`compact`	Reduce size of regression tree model
`prune`	Produce sequence of regression subtrees by pruning regression tree

회귀 트리 해석하기

`lime`	Local interpretable model-agnostic explanations (LIME) (R2020b 이후)
`nodeVariableRange`	Retrieve variable range of decision tree node (R2020a 이후)
`partialDependence`	Compute partial dependence (R2020b 이후)
`permutationImportance`	Predictor importance by permutation (R2024a 이후)
`plotPartialDependence`	Create partial dependence plot (PDP) and individual conditional expectation (ICE) plots
`predictorImportance`	Estimates of predictor importance for regression tree
`surrogateAssociation`	Mean predictive measure of association for surrogate splits in regression tree
`shapley`	Shapley values (R2021a 이후)
`view`	View regression tree

회귀 트리 교차 검증하기

`crossval`	Cross-validate machine learning model
`cvloss`	Regression error by cross-validation for regression tree model
`kfoldfun`	Cross-validate function for regression
`kfoldPredict`	Predict responses for observations in cross-validated regression model
`kfoldLoss`	Loss for cross-validated partitioned regression model

성능 측정하기

`loss`	Regression error for regression tree model
`resubLoss`	Resubstitution loss for regression tree model

응답 변수 예측하기

`predict`	Predict responses using regression tree model
`resubPredict`	Predict response of regression tree by resubstitution

회귀 트리의 속성 수집하기

gather Gather properties of Statistics and Machine Learning Toolbox object from GPU (R2020b 이후)

객체

`RegressionTree`	Regression tree
`CompactRegressionTree`	Compact regression tree
`RegressionPartitionedModel`	Cross-validated regression model

도움말 항목

Train Regression Trees Using Regression Learner App
Create and compare regression 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 and fitrtree apply the standard CART algorithm by default to the training data.
결정 트리 보기
훈련된 결정 트리의 텍스트 설명 또는 시각적 설명을 만들고 봅니다.
Improving Classification Trees and Regression Trees
Tune trees by setting name-value pair arguments in fitctree and fitrtree.
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 Responses Using RegressionTree Predict Block
This example shows how to use the RegressionTree Predict block for response prediction in Simulink®.