DT决策树回归预测研究（Matlab代码实现）
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🔥 内容介绍
决策树是一种常用的机器学习算法，用于解决分类和回归问题。在本篇文章中，我们将重点讨论基于决策树实现数据回归预测的算法步骤。
数据回归预测是指根据已有的数据集，通过构建一个决策树模型，来预测新的数据点的数值输出。这种预测方法在许多实际应用中都十分有效，例如房价预测、股票市场分析等。
下面是基于决策树DT实现数据回归预测的算法步骤：
数据收集和准备 在开始构建决策树模型之前，我们需要收集和准备用于训练和测试的数据集。这些数据应该包含特征和对应的数值输出，以便我们可以通过这些特征来预测输出值。
特征选择 特征选择是决策树算法中非常重要的一步。我们需要根据特征的相关性和对输出的影响程度来选择最佳的特征集。常用的特征选择方法包括信息增益、基尼指数等。
决策树构建 在选择了合适的特征集之后，我们可以开始构建决策树模型。决策树的构建过程包括选择最佳的特征作为根节点，然后根据该特征的取值将数据集分割成子集，继续递归地构建子树，直到满足停止条件。
决策树剪枝 决策树构建完成后，我们需要对其进行剪枝操作，以防止过拟合。剪枝的目的是通过减少决策树的复杂度来提高模型的泛化能力。常用的剪枝方法包括预剪枝和后剪枝。
模型评估 构建完决策树模型后，我们需要对其进行评估，以确保模型的性能和准确性。常用的评估指标包括均方误差（MSE）、决定系数（R-squared）等。
模型预测 最后一步是使用训练好的决策树模型来进行预测。我们可以将新的数据点输入到决策树中，通过遍历树的路径来预测其输出值。
基于决策树DT实现数据回归预测的算法步骤如上所述。通过这些步骤，我们可以构建一个准确且可靠的决策树模型，用于预测新的数据点的数值输出。决策树算法的优势在于其简单直观的特点，同时可以处理多类别和连续性特征。然而，决策树也存在一些缺点，例如容易过拟合和对噪声敏感等。因此，在实际应用中，我们需要根据具体情况选择合适的算法和优化方法来提高模型的性能。
📣 部分代码
%% 清空环境变量warning off % 关闭报警信息close all % 关闭开启的图窗clear % 清空变量clc % 清空命令行%% 导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');%% 划分训练集和测试集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%% 数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test = ind2vec(T_test );
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
[1] 张晗,张爱舷,罗嘉琪,等.基于机器学习的创伤性休克患者院内死亡预测模型研究[J].解放军医学院学报, 2023, 44(4):339-344.
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[3] 张敏辉,赖麟,孙连海.基于遗传算法的研究与Matlab代码的实现[J].四川教育学院学报, 2012(1):3.DOI:10.3969/j.issn.1000-5757.2012.01.115.
