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Conjunto de clasificación de trenes

Este ejemplo muestra cómo crear un conjunto de árbol de clasificación para el conjunto de datos y utilizarlo para predecir la clasificación de un retorno de radar con mediciones medias.ionosphere

Cargue el conjunto de datos.ionosphere

load ionosphere

Entrenar un conjunto de clasificación. Para problemas de clasificación binaria, agrega 100 árboles de clasificación mediante LogitBoost.fitcensemble

Mdl = fitcensemble(X,Y)
Mdl =    classreg.learning.classif.ClassificationEnsemble              ResponseName: 'Y'     CategoricalPredictors: []                ClassNames: {'b'  'g'}            ScoreTransform: 'none'           NumObservations: 351                NumTrained: 100                    Method: 'LogitBoost'              LearnerNames: {'Tree'}      ReasonForTermination: 'Terminated normally after completing the requested number of training cycles.'                   FitInfo: [100x1 double]        FitInfoDescription: {2x1 cell}     Properties, Methods  

es un modelo.MdlClassificationEnsemble

Trace un gráfico del primer árbol de clasificación entrenado en el conjunto.

view(Mdl.Trained{1}.CompactRegressionLearner,'Mode','graph');

De forma predeterminada, crece árboles superficiales para aumentar los algoritmos.fitcensemble Puede alterar la profundidad del árbol pasando un objeto de plantilla de árbol a.fitcensemble Para obtener más información, consulte.templateTree

Predecir la calidad de un retorno de radar con mediciones de predictor promedio.

label = predict(Mdl,mean(X))
label = 1x1 cell array
    {'g'}

Consulte también

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