회귀 트리

회귀를위한이진결정트리

회귀트리를대화형방식으로성장시키려면회귀학습기앱을사용하십시오。더유연한접근방법을원한다면，명령줄에서fitrtree를사용하여회귀트리를성장시키십시오。회귀트리를성장시킨후트리와새예측변수데이터를预测에전달하여응답변수를예측하십시오。

앱

머신러닝지도학습을사용하여데이터를예측하도록회귀모델훈련시키기

使用回归树模型预测响应

`损失`	回归误差
`resubLoss`	回归误差的再替换

`预测`	使用回归树预测响应
`resubPredict`	预测树木的再替代反应

`收集`	收集属性统计和机器学习工具箱来自GPU的对象

`RegressionTree`	回归树
`CompactRegressionTree`	紧致回归树
`RegressionPartitionedModel`	交叉验证回归模型

使用回归学习应用程序训练回归树
创建和比较回归树，并导出训练好的模型，以对新数据进行预测。
지도학습워크플로와알고리즘
지도학습의단계와비모수적분류및회귀함수의특성을알아봅니다。
결정 트리
결정트리와결정트리를데이터에피팅하는방법을알아봅니다。
种植决策树
为了种植决策树，fitctree而且fitrtree对训练数据默认应用标准CART算法。
결정트리보기
훈련된결정트리의텍스트설명또는시각적설명을만들고봅니다。
改进分类树和回归树
通过在中设置名称-值对参数来调优树fitctree而且fitrtree．
使用分类和回归树进行预测
使用训练过的分类和回归树预测类标签或响应。
预测子树的样本外反应
使用训练过的回归树预测新数据的响应，然后绘制结果。
使用RegressionTree预测块预测响应
这个例子展示了如何在Simulink®中使用RegressionTree Predict块进行响应预测。万博1manbetx