Esta página aún no se ha traducido para esta versión. Puede ver la versión más reciente de esta página en inglés.

view

Sintaxis

view(tree)
view(tree,Name,Value)

Descripción

view(tree) Devuelve una descripción de texto de un árbol de decisión.tree

view(tree,Name,Value) describe con opciones adicionales especificadas por uno o más argumentos de par.treeName,Value

Argumentos de entrada

tree

Un árbol de clasificación o un árbol de clasificación compacto creado por ofitctree compact.

Argumentos de par nombre-valor

Especifique pares de argumentos separados por comas opcionales. es el nombre del argumento y es el valor correspondiente. deben aparecer dentro de las cotizaciones.Name,ValueNameValueName Puede especificar varios argumentos de par de nombre y valor en cualquier orden como.Name1,Value1,...,NameN,ValueN

'Mode'

Valor que describe la visualización de, ya sea o. abre una interfaz de usuario que muestra y contiene controles para consultar el árbol. envía la salida a la ventana de comandos que describe.tree'graph''text''graph'tree'text'tree

Predeterminado: 'text'

Ejemplos

expandir todo

Visualice las visualizaciones textuales y gráficas de un árbol de clasificación entrenado.

Cargue el conjunto de datos de iris de Fisher.

load fisheriris

Entrenar un árbol de clasificación utilizando todas las mediciones.

Mdl = fitctree(meas,species);

Ver la visualización textual del árbol de clasificación entrenado.

view(Mdl)
Decision tree for classification 1  if x3<2.45 then node 2 elseif x3>=2.45 then node 3 else setosa 2  class = setosa 3  if x4<1.75 then node 4 elseif x4>=1.75 then node 5 else versicolor 4  if x3<4.95 then node 6 elseif x3>=4.95 then node 7 else versicolor 5  class = virginica 6  if x4<1.65 then node 8 elseif x4>=1.65 then node 9 else versicolor 7  class = virginica 8  class = versicolor 9  class = virginica 

Visualice la visualización gráfica del árbol de clasificación entrenado.

view(Mdl,'Mode','graph');

Cargue el conjunto de datos de iris de Fisher.

load fisheriris

Cultivar una bolsa de 100 árboles de clasificación utilizando todas las mediciones.

rng(1) % For reproducibility Mdl = TreeBagger(100,meas,species);

Alternativamente, puede usar para cultivar una bolsa de árboles de clasificación.fitcensemble

es un objeto de modelo. almacena la bolsa de 100 árboles de clasificación entrenados en una matriz de celdas de 100 por 1.MdlTreeBaggerMdl.Trees Es decir, cada celda contiene un objeto de modelo.Mdl.TreesCompactClassificationTree

Ver un gráfico del árbol de clasificación 10 en la bolsa.

Tree10 = Mdl.Trees{10}; view(Tree10,'Mode','graph');

Por defecto, el software crece árboles profundos para las bolsas de árboles.

Cargue el conjunto de datos de iris de Fisher.

load fisheriris

Aumente un conjunto de 100 árboles de clasificación utilizando todas las mediciones. Especifique los tocones de árbol como los alumnos débiles.

t = templateTree('MaxNumSplits',1); Mdl = fitcensemble(meas,species,'Method','AdaBoostM2','Learners',t);

es un objeto de modelo. almacena el conjunto de 100 árboles de clasificación entrenados en una matriz de celdas de 100 por 1.MdlClassificationEnsembleMdl.Trained Es decir, cada celda contiene un objeto de modelo.Mdl.TrainedCompactClassificationTree

Ver un gráfico del árbol de clasificación 10 en el conjunto.

Tree10 = Mdl.Trained{10}; view(Tree10,'Mode','graph');

El gráfico muestra un tocón de árbol porque especificó tocones como los estudiantes débiles para el conjunto. Sin embargo, este comportamiento no es el predeterminado para.fitcensemble De forma predeterminada, crece árboles poco profundos para conjuntos de árboles potenciado.fitcensemble Es decir, es.'Learners'templateTree('MaxNumSplits',10)

Sugerencias

Para ver el árbol t de un conjunto de árboles, ingrese una de estas líneas de código

view(Ens.Trained{t})
view(Bag.Trees{t})

  • es un conjunto completo devuelto por o un conjunto compacto devuelto porEnsfitcensemble compact.

  • es una bolsa llena de árboles devueltos porBag TreeBagger o una bolsa compacta de árboles devueltos por compact.

Para guardar en la ventana de comandos, obtenga un identificador de figura mediante el uso de las funciones y, a continuación, guardar con la función.treefindallsetdifftreesaveas

before = findall(groot,'Type','figure'); % Find all figures view(Mdl,'Mode','graph') after = findall(groot,'Type','figure'); h = setdiff(after,before); % Get the figure handle of the tree viewer saveas(h,'a.png')

Consulte también

|