Matlab:更改变量分辨率和名称以查看回归树
Matlab: Change variable resolution and names for viewing regression trees
使用 treeMine = fitctree(....)
我可以生成决策树,但是树很大,因此在使用 view(treeMine,'Mode','Graph')
时很难传达信息
因此我的问题是是否可以将变量名称 x1-x9 更改为其他名称以使其易于理解,以及是否可以强制使用工程符号表示数字 10e3。
有人知道怎么做吗?
最小示例
最小的例子可以使用 Matlabs own car example:
load carsmall
idxNaN = isnan(MPG + Weight);
X = Weight(~idxNaN);
Y = MPG(~idxNaN);
n = numel(X);
rng(1) % For reproducibility
idxTrn = false(n,1);
idxTrn(randsample(n,round(0.5*n))) = true; % Training set logical indices
idxVal = idxTrn == false; % Validation set logical indices
Mdl = fitrtree(X(idxTrn),Y(idxTrn));
view(Mdl,'Mode','graph')
然后如何指定值解析和变量名
关于名称:这是一个糟糕的例子,因为您只使用一个预测变量(权重),但您可以使用 'PredictorNames' 名称-值对更改名称,例如
Mdl = fitrtree(X(idxTrn),Y(idxTrn),'PredictorNames',{'weight'});
如果您要使用更多预测变量,您只需向元胞数组添加更多元素,例如
'PredictorNames',{'weight','age','women'}
我不知道数字很难。
使用 treeMine = fitctree(....)
我可以生成决策树,但是树很大,因此在使用 view(treeMine,'Mode','Graph')
时很难传达信息
因此我的问题是是否可以将变量名称 x1-x9 更改为其他名称以使其易于理解,以及是否可以强制使用工程符号表示数字 10e3。
有人知道怎么做吗?
最小示例
最小的例子可以使用 Matlabs own car example:
load carsmall
idxNaN = isnan(MPG + Weight);
X = Weight(~idxNaN);
Y = MPG(~idxNaN);
n = numel(X);
rng(1) % For reproducibility
idxTrn = false(n,1);
idxTrn(randsample(n,round(0.5*n))) = true; % Training set logical indices
idxVal = idxTrn == false; % Validation set logical indices
Mdl = fitrtree(X(idxTrn),Y(idxTrn));
view(Mdl,'Mode','graph')
然后如何指定值解析和变量名
关于名称:这是一个糟糕的例子,因为您只使用一个预测变量(权重),但您可以使用 'PredictorNames' 名称-值对更改名称,例如
Mdl = fitrtree(X(idxTrn),Y(idxTrn),'PredictorNames',{'weight'});
如果您要使用更多预测变量,您只需向元胞数组添加更多元素,例如
'PredictorNames',{'weight','age','women'}
我不知道数字很难。