具有交叉验证和 ROC 分析图的决策树和预测模型：此代码实现了一个分类树并绘制了每个目标类的 ROC 曲线-matlab开发
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,
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