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文档简介

选择wine的例子(DM6中)，共178个样本，每个样本测得13个指标，共分成3类。由决策树得到分类规则：(Matlab程序在2012B中运行实现.)load wine ctree = ClassificationTree.fit(wine,wine_labels)文本方式显示决策树view(ctree) % returns a text description of the tree.图形方式显示决策树：view(ctree,mode,graph) 预测新样本的类别可以用% Ynew = predict(tree,Xnew)如：Ynew = predict(ctree,mean(wine) Ynew = 2计算误判率resuberrorc=resubLoss(ctree)resuberrorc=0.0281 Ypredict=predict(ctree,wine);mse(Ypredict-wine_labels) ans=0.0281 A1=dummyvar(Ypredict)A2=dummyvar(wine_labels)c,cm,ind,per=confusion(A1,A2) c =0.0281 cm = 57 0 0 2 69 1 0 2 47ind=1x57double1x2double1x6
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