Contenu principal

La traduction de cette page n'est pas à jour. Cliquez ici pour voir la dernière version en anglais.

Arbres de régression

R2026a
Arbres de décision binaires pour la régression

Pour construire un arbre de régression de manière interactive, utilisez l’application Regression Learner. Pour plus de flexibilité, construisez-le en utilisant fitrtree en ligne de commande. Une fois l’arbre construit, prédisez les réponses en passant l’arbre et les nouvelles données prédictives à predict.

Applications

Regression LearnerTrain regression models to predict data using supervised machine learning

Blocs

RegressionTree Predict Block IconRegressionTree PredictPredict responses using regression tree model

Fonctions

développer tout

fitrtreeFit binary decision tree for regression
compactReduce size of machine learning model
pruneProduce sequence of regression subtrees by pruning regression tree
limeLocal interpretable model-agnostic explanations (LIME)
nodeVariableRangeRetrieve variable range of decision tree node
partialDependenceCompute partial dependence
permutationImportancePredictor importance by permutation (depuis R2024a)
plotPartialDependenceCreate partial dependence plot (PDP) and individual conditional expectation (ICE) plots
predictorImportanceEstimates of predictor importance for regression tree
surrogateAssociationMean predictive measure of association for surrogate splits in regression tree
shapleyShapley values
viewView regression tree
crossvalCross-validate machine learning model
cvlossRegression error by cross-validation for regression tree model
kfoldfunCross-validate function for regression
kfoldPredictPredict responses for observations in cross-validated regression model
kfoldLossLoss for cross-validated partitioned regression model
lossRegression error for regression tree model
resubLossResubstitution loss for regression tree model
predictPredict responses using regression tree model
resubPredictPredict response of regression tree by resubstitution
gatherGather properties of Statistics and Machine Learning Toolbox object from GPU
fitrchainsMultiresponse regression with regression chains (depuis R2024b)
compactReduce size of multiresponse regression model (depuis R2024b)
lossLoss for multiresponse regression model (depuis R2024b)
predictPredict responses using multiresponse regression model (depuis R2024b)

Objets

RegressionTreeBinary decision tree for regression
CompactRegressionTreeCompact regression tree
RegressionPartitionedModelCross-validated regression model
RegressionChainEnsembleMultiresponse regression model (depuis R2024b)
CompactRegressionChainEnsembleCompact multiresponse regression model (depuis R2024b)

Rubriques