分类学习器アプリを使用した决定木の学习

分类木を作成および比较し，新しいデータについて予测を行うため学习済みモデルをエクスポートします。

教师あり学习のワークフローとアルゴリズム

教师あり学习の手顺とノンパラメトリック分类および回帰关数の特性を理解します。

决定木

决定木について，および决定木をデータにあてはめる方法について理解します。

决定木の成长

既定の设定では，fitctreeとfitrtreeは决定木を成长させるために标准车アルゴリズムを学习データに适用します。

决定木の表示

学习済みの决定木のテキストまたはグラフィック表现を作成および表示します。

各种分类器の决定面の可视化

この例では，各种の分类アルゴリズムについて决定面を可视化する方法を示します。

分类木のカテゴリカル予测子の分割

决定木を成长させるときに，多数のレベルがあるカテゴリカル変数を最适な方法で分割する，ヒューリスティックアルゴリズムについて学びます。

分类木および回帰木の改善

fitctreeとfitrtreeで名前と値のペアの引数を设定することによって，木を调整します。

分类木と回帰木を使用した予测

学习済みの分类木と回帰木を使用してクラスラベルまたは応答を予测します。

部分木の标本外応答の予测

学习済みの回帰木を使用して新しいデータに対する応答を予测してから，结果をプロットします。