学習済みの分類木。ClassificationTreeまたはCompactClassificationTreeモデルオブジェクトとして指定します。つまり,树はfitctreeまたは紧凑的が返す学習済み分類モデルです。

標本データ。テーブルとして指定します。资源描述の各行は1つの観測値に,各列は1つの予測子変数に対応します。オプションとして,応答変数用および観測値の重み用の追加列を资源描述に含めることができます。资源描述には,树を学習させるために使用したすべての予測子が含まれていなければなりません。文字ベクトルの细胞配列ではない cell 配列と複数列の変数は使用できません。

树を学習させるために使用した応答変数が资源描述に含まれている場合,ResponseVarNameまたはYを指定する必要はありません。

表格に含まれている標本データを使用して树を学習させた場合,このメソッドの入力データも表に格納されていなければなりません。

データ型:表格

分類するデータ。数値行列として指定します。Xの各行は1つの観測値を,各列は1つの予測子を表します。Xの列数は,树を学習させるために使用したデータ数と同じでなければなりません。Xの行数は,Yの要素数と同じでなければなりません。

データ型:单|双

応答変数の名前。资源描述に含まれている変数の名前として指定します。树を学習させるために使用した応答変数が资源描述に含まれている場合,ResponseVarNameを指定する必要はありません。

ResponseVarNameを指定する場合は,文字ベクトルまたは字符串スカラーとして指定しなければなりません。たとえば,応答変数が资源描述。响应として格納されている場合,“响应”として指定します。それ以外の場合,资源描述の列は资源描述。ResponseVarNameを含めてすべて予測子として扱われます。

応答変数は,绝对配列,文字配列,字符串配列,逻辑ベクトル,数値ベクトル,または文字ベクトルの细胞配列でなければなりません。応答変数が文字配列の場合,各要素は配列の1つの行に対応しなければなりません。

データ型:字符|字符串

クラスラベル。绝对配列,文字配列,弦配列,逻辑ベクトル,数値ベクトル,または文字ベクトルの细胞配列を指定します。Yのデータ型は树の学習に使用した分類と同じでなければならず,要素数はXの行数に等しくなければなりません。

データ型:分类|字符|字符串|逻辑|单|双|细胞