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- 一、获取代码方式 获取代码方式1： 完整代码已上传我的资源：【数据建模】基于matlab模糊二元决策树【含Matlab源码 038期】 获取代码方式2： 通过订阅紫极神光博客付费专栏，凭支付凭证，私信... 一、获取代码方式 获取代码方式1： 完整代码已上传我的资源：【数据建模】基于matlab模糊二元决策树【含Matlab源码 038期】 获取代码方式2： 通过订阅紫极神光博客付费专栏，凭支付凭证，私信...
- 决策树回归 首先采用rpart包的rpart函数训练决策树模型，需要指定公式、数据集，将模型设定为回归模型，也就是将method设定为anova，最后是控制参数，主要是一些控制决策树生长的预剪枝参数，包括设定树的深度、叶子节点样本量、复杂度参数等，具体可以查阅函数帮助文档。 其次输出前述模型的结果，即初始树，同时输出复杂度相关表... 决策树回归 首先采用rpart包的rpart函数训练决策树模型，需要指定公式、数据集，将模型设定为回归模型，也就是将method设定为anova，最后是控制参数，主要是一些控制决策树生长的预剪枝参数，包括设定树的深度、叶子节点样本量、复杂度参数等，具体可以查阅函数帮助文档。 其次输出前述模型的结果，即初始树，同时输出复杂度相关表...
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