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Árboles de regresión

Árboles de decisión binarios para regresión

Para aumentar de forma interactiva un árbol de regresión, utilice la app Regression Learner. Para mayor flexibilidad, aumente un árbol de regresión mediante fitrtree en la línea de comandos. Tras aumentar un árbol de regresión, prediga las respuestas pasando el árbol y los nuevos datos de los predictores a predict.

Apps

Regression LearnerEntrenar modelos de regresión para predecir datos usando machine learning supervisado

Bloques

RegressionTree PredictPredict responses using regression tree model (desde R2021a)

Funciones

expandir todo

fitrtreeFit binary decision tree for regression
compactCompact regression tree
pruneProduce sequence of regression subtrees by pruning
limeLocal interpretable model-agnostic explanations (LIME) (desde R2020b)
nodeVariableRangeRetrieve variable range of decision tree node (desde R2020a)
partialDependenceCompute partial dependence (desde R2020b)
plotPartialDependenceCreate partial dependence plot (PDP) and individual conditional expectation (ICE) plots
predictorImportanceEstimates of predictor importance for regression tree
surrogateAssociationMean predictive measure of association for surrogate splits in regression tree
shapleyShapley values (desde R2021a)
viewView regression tree
crossvalCross-validated decision tree
cvlossRegression error by cross validation
kfoldfunCross-validate function for regression
kfoldPredictPredict responses for observations in cross-validated regression model
kfoldLossLoss for cross-validated partitioned regression model
lossRegression error
resubLossRegression error by resubstitution
predictPredict responses using regression tree
resubPredictPredict resubstitution response of tree
gatherGather properties of Statistics and Machine Learning Toolbox object from GPU (desde R2020b)

Clases

RegressionTreeRegression tree
CompactRegressionTreeCompact regression tree
RegressionPartitionedModelCross-validated regression model

Temas