DT决策树回归预测MATLAB代码 代码注释清楚。 可以读取本地EXCEL数据。 很方便，初学者容易上手。 温馨提示：联系请考虑是否需要，程序代码商品，一经售出，概不退换。
在机器学习的世界里，决策树回归模型是一个简单而强大的工具。今天，我将带领大家用MATLAB实现一个简单的决策树回归模型，预测房价。这个过程不需要复杂的数学知识，只需要一些基本的编程技能和对数据的理解。
1. 读取数据
我们首先需要读取数据。这里，我将使用MATLAB自带的readtable函数读取本地Excel文件中的数据。
% 读取Excel文件 data = readtable('house_price_data.xlsx');假设我们的数据集包含两个变量：房屋面积（Area）和房价（Price）。接下来，我们需要将数据分为训练集和测试集。
% 将数据分为训练集和测试集 % 这里我们使用70%的数据作为训练集，30%作为测试集 cv = cvpartition(size(data,1),'HoldOut',0.3); trainData = data(cv.training,:); testData = data(cv.test,:);2. 训练模型
接下来，我们使用MATLAB的fitrtree函数训练一个回归决策树模型。
% 训练决策树回归模型 tree = fitrtree(trainData(:,{'Area'}), trainData(:,{'Price'}));这个模型会根据房屋面积预测房价。训练完成后，我们可以查看模型的结构。
% 查看模型结构 view(tree,'Mode','graph');3. 预测与评估
现在，我们用测试集来评估模型的性能。
% 进行预测 predictedPrice = predict(tree, testData(:,{'Area'})); % 计算均方误差 mse = mean((predictedPrice - testData(:,{'Price'})).^2); fprintf('均方误差为：%.2f\n', mse);4. 可视化结果
为了更直观地理解模型的表现，我们可以将实际房价和预测房价绘制在同一个图上。
% 绘制散点图 scatter(testData(:,{'Area'}), testData(:,{'Price'}), 'b', 'filled'); hold on; % 绘制预测结果 plot(testData(:,{'Area'}), predictedPrice, 'r-', 'LineWidth', 2); % 添加标签和标题 xlabel('房屋面积'); ylabel('房价'); title('决策树回归预测房价'); legend('实际房价', '预测房价'); grid on;5. 总结
通过以上步骤，我们成功地用MATLAB实现了一个简单的决策树回归模型，并对房价进行了预测。这个过程不仅简单易懂，而且代码清晰，适合初学者上手。
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决策树回归模型的优势在于其解释性高，模型结构清晰，适合处理非线性关系。然而，它也存在过拟合的风险，特别是在树的深度较大时。因此，在实际应用中，我们通常需要通过调整模型参数（如树的深度、叶节点的最小样本数等）来优化模型性能。
希望这篇文章能帮助你更好地理解决策树回归模型，并在实际项目中加以应用。如果你有任何问题或建议，欢迎随时交流！
