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prune

枝刈りによる分類サブツリーのシーケンスの作成

構文

tree1 = prune(tree)

tree1 = prune(tree,Name,Value)

説明

tree1 = prune(tree) は、入力された最適な枝刈り順序を使用して、分類木 tree のコピーを作成します。

tree1 = prune(tree,Name,Value) は、Name,Value のペアの引数で指定された追加オプションを使用して、枝刈りされた木を作成します。一度に 1 つのオプションだけを使用できます。

例

分類木の枝刈りと表示

フィッシャーのアヤメのデータに関する完全な分類木を構築して表示します。

load fisheriris;
varnames = {'SL','SW','PL','PW'};
t1 = fitctree(meas,species,'MinParentSize',5,'PredictorNames',varnames);
view(t1,'Mode','graph');

最適な枝刈り順序から、次に大きいツリーを構築して表示します。

t2 = prune(t1,'Level',1);
view(t2,'Mode','graph');

入力引数

tree — 分類木

ClassificationTree モデル オブジェクト

分類木。関数 fitctree によって生成された ClassificationTree モデル オブジェクトとして指定します。

名前と値の引数

オプションの引数のペアを Name1=Value1,...,NameN=ValueN として指定します。ここで Name は引数名、Value は対応する値です。名前と値の引数は他の引数の後ろにする必要がありますが、ペアの順序は関係ありません。

R2021a より前では、名前と値をそれぞれコンマを使って区切り、Name を引用符で囲みます。

例: tree1 = prune(tree,'Level',1)

Alpha — 枝刈りコスト

数値スカラー

枝刈りコスト。数値スカラーとして指定します。このオプションを指定した場合、prune は tree を指定された枝刈りコストの値まで枝刈りします。

Level — 枝刈りレベル

数値スカラー

枝刈りレベル。0 (枝刈りなし) からこの木の最大枝刈りレベル max(tree.PruneList) までの数値スカラーとして指定します。

Nodes — 葉ノードになる枝ノード

数値ベクトル

葉ノードになる枝ノード。1 から tree.NumNodes までの要素をもつ数値ベクトルとして指定します。Nodes に列挙された tree 枝ノードは、親ノードも枝刈りしない限り、すべて tree1 の葉ノードになります。

ヒント

tree1 = prune(tree) は決定木 tree1 を返します。これは完全で枝刈りされていない tree ですが、最適な枝刈り情報が追加されています。これが有益なのは、別のツリーを枝刈りして tree を作成したか、または枝刈りを 'off' に設定して関数 fitctree を使用した場合だけです。最適な枝刈りをした列に沿ってツリーを複数回枝刈りする場合は、まず最適な枝刈りをした列を作成する方が効率的です。

拡張機能

GPU 配列

Parallel Computing Toolbox™ を使用してグラフィックス処理装置 (GPU) 上で実行することにより、コードを高速化します。

使用上の注意事項および制限事項:

• prune は、GPU では枝刈り (枝刈りされた部分木の最適系列を推定) を実行しません。

詳細は、GPU での MATLAB 関数の実行 (Parallel Computing Toolbox)を参照してください。

バージョン履歴

R2011a で導入

参考

fitctree