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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 Learner

Entrenar modelos de regresión para predecir datos usando machine learning supervisado

Bloques

RegressionTree Predict

Predict responses using regression tree model

Funciones

expandir todo

Crear un árbol de regresión

`fitrtree`	Fit binary decision tree for regression
`compact`	Compact regression tree
`prune`	Produce sequence of regression subtrees by pruning

Interpretar un árbol de regresión

`lime`	Local interpretable model-agnostic explanations (LIME)
`nodeVariableRange`	Retrieve variable range of decision tree node
`partialDependence`	Compute partial dependence
`plotPartialDependence`	Create partial dependence plot (PDP) and individual conditional expectation (ICE) plots
`predictorImportance`	Estimates of predictor importance for regression tree
`surrogateAssociation`	Mean predictive measure of association for surrogate splits in regression tree
`shapley`	Shapley values
`view`	View regression tree

Árbol de regresión de validación cruzada

`crossval`	Cross-validated decision tree
`cvloss`	Regression error by cross validation
`kfoldfun`	Cross-validate function for regression
`kfoldPredict`	Predict responses for observations in cross-validated regression model
`kfoldLoss`	Loss for cross-validated partitioned regression model

Medir el rendimiento

`loss`	Regression error
`resubLoss`	Regression error by resubstitution

Predecir respuestas

`predict`	Predict responses using regression tree
`resubPredict`	Predict resubstitution response of tree

Recopilar propiedades de un árbol de regresión

gather Gather properties of Statistics and Machine Learning Toolbox object from GPU

Clases

`RegressionTree`	Regression tree
`CompactRegressionTree`	Compact regression tree
`RegressionPartitionedModel`	Cross-validated regression model

Temas

Train Regression Trees Using Regression Learner App
Create and compare regression trees, and export trained models to make predictions for new data.
Supervised Learning Workflow and Algorithms
Understand the steps for supervised learning and the characteristics of nonparametric classification and regression functions.
Árboles de decisión
Comprenda los árboles de decisión y aprenda a ajustarlos a los datos.
Growing Decision Trees
To grow decision trees, fitctree and fitrtree apply the standard CART algorithm by default to the training data.
Ver árbol de decisión
Cree y visualice una descripción gráfica o de texto de un árbol de decisión entrenado.
Improving Classification Trees and Regression Trees
Tune trees by setting name-value pair arguments in fitctree and fitrtree.
Prediction Using Classification and Regression Trees
Predict class labels or responses using trained classification and regression trees.
Predict Out-of-Sample Responses of Subtrees
Predict responses for new data using a trained regression tree, and then plot the results.
Predict Responses Using RegressionTree Predict Block
This example shows how to use the RegressionTree Predict block for response prediction in Simulink®.