预测中的分类和回归树

开立真实脚本

这个例子显示了如何预测类标签或使用训练的分类和回归树的响应。

创建树后，你可以很容易地预测新数据的反应。假设Xnew是具有相同的列数作为原始数据新数据X。要根据树预测的分类或回归（MDL）和新的数据，输入

Ynew =预测（MDL，Xnew）

对于每行数据Xnew，预测贯穿于决策MDL并给出了在相应的元件所得到的预测Ynew。有关分类树预测的更多信息，请参阅预测。对于回归，看预测。

例如，找到一个点的预测分类的平均的电离层数据。

加载电离层CMDL = fitctree（X，Y）;Ynew =预测（CMDL，平均值（X））

Ynew =1x1的单元阵列{'G'}

查找预测MPG在均值的一个点carsmall数据。

加载carsmallX = [马力重量];RMdl = fitrtree（X，MPG）;Ynew =预测（RMdl，平均值（X））

Ynew = 28.7931

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