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此程序为预测人口在增长的模型，能够有效的预测未来几年的人口数量

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决策树学习是数据挖掘中常用的方法。 大多数商业软件包提供复杂的树分类算法，但它们非常昂贵。 这个 matlab 代码使用“classregtree”函数来实现 GINI 算法来确定每个节点 (CART) 的最佳分割。 这段代码的主要功能名为Tree。 它直接从 excel 或 csv 文件导入数据，使用第一行作为变量名（必要）。 第一列是结果组，它必须是数字。 在 Matlab 工作区中启动分类树类型： Tree('filename.xls') 或 Tree('filename.csv') （注意您的 excel 文件包含第一行变量名称和第一列中的结果组） . 它也可以直接从 matlab 文件（.mat 扩展名）导入。 请使用以下 3 个变量创建一个文件：X（协变量值矩阵）、y（结果值）、textdata（单元格结构包含结果和协变量的文本名称）。 如果您需要示例，请输入：[X, y,

ARIMA 预测模型 训练集和预测集 ARIMA模型全称为自回归积分滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA)，是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出一著名时间序列（Time-series Approach）预测方法 [1] ，所以又称为Box-Jenkins模型、博克思-詹金斯法。其中ARIMA（p，d，q）称为差分自回归移动平均模型，AR是自回归， p为自回归项； MA为移动平均，q为移动平均项数，d为时间序列成为平稳时所做的差分次数。所谓ARIMA模型，是指将非平稳时间序列转化为平稳时间序列，然后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型。ARIMA模型根据原序列是否平稳以及回归中所含部分的不同，包括移动平均过程（MA）、自回归过程（AR）、自回归移动平均过程（ARMA）以及ARIMA过程。

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同样是DEA模型，这个包含有非期望产出的部分，使用时可以直接将数据粘贴到相应位置即可。代码中有注释，非常清楚。

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