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prune

Clase: RegressionTree

Producir secuencia de subárboles mediante la poda

Sintaxis

tree1 = prune(tree)
tree1 = prune(tree,Name,Value)

Descripción

tree1 = prune(tree) crea una copia del árbol de regresión con su secuencia de poda óptima rellenada.tree

tree1 = prune(tree,Name,Value) crea un árbol podado con opciones adicionales especificadas por un argumento Pair.Name,Value Puede especificar varios argumentos de par nombre-valor en cualquier orden como.Name1,Value1,…,NameN,ValueN

Argumentos de entrada

tree

Un árbol de regresión creado con.fitrtree

Argumentos de par nombre-valor

Par de argumentos opcionales separados por comas, donde es el nombre del argumento y es el valor correspondiente. debe aparecer dentro de comillas simples ().Name,ValueNameValueName'' Solo puede especificar un argumento de par nombre-valor.

'Alpha'

Un escalar numérico desde (sin poda) a (podar a un nodo).01 Ciruelas pasas para minimizar la suma de (veces el número de nodos de hoja) y un costo (error cuadrado medio).Alpha

'Level'

Un escalar numérico desde (sin poda) hasta el nivel de poda más grande de este árbol. Devuelve el árbol podado a este nivel.0max(tree.PruneList)prune

'Nodes'

Un vector numérico con elementos de.1tree.NumNodes Los nodos de bifurcación enumerados en se convierten en nodos hoja en, a menos que sus nodos primarios también se podan.treeNodestree1

Argumentos de salida

tree1

Un árbol de regresión.

Ejemplos

expandir todo

Cargue el conjunto de datos.carsmall Considere y como variables predictoras.HorsepowerWeight

load carsmall; X = [Weight Horsepower]; varNames = {'Weight' 'Horsepower'};

Aumente un árbol de regresión utilizando todo el conjunto de datos. Ver el árbol.

Mdl = fitrtree(X,MPG,'PredictorNames',varNames)
Mdl =    RegressionTree            PredictorNames: {'Weight'  'Horsepower'}              ResponseName: 'Y'     CategoricalPredictors: []         ResponseTransform: 'none'           NumObservations: 94     Properties, Methods  
view(Mdl,'Mode','graph');

El árbol de regresión tiene 16 niveles de poda.

Podar el árbol de regresión a la poda de nivel 10. Ver el árbol podado.

MdlPruned = prune(Mdl,'Level',10); view(MdlPruned,'Mode','graph');

El árbol podado tiene seis niveles de poda.

Alternativamente, puede usar el campo de nivel de poda en el visor de árbol de regresión para podar el árbol.

Sugerencias

  • Devuelve el árbol de decisión que es el completo, no podado, pero con la información de poda óptima añadida.tree1 = prune(tree)tree1tree Esto es útil sólo si ha creado mediante la poda de otro árbol, o mediante el uso con el conjunto de poda.treefitrtree'off' Si planea podar un árbol varias veces a lo largo de la secuencia de poda óptima, es más eficiente crear primero la secuencia de poda óptima.

Consulte también