ドキュメンテーション

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view

構文

view(tree)
view(tree,Name,Value)

説明

view(tree) は、決定木 tree のテキスト説明を返します。

view(tree,Name,Value) では、1 つ以上の Name,Value の引数ペアで指定された追加オプションを使用して、tree を記述します。

入力引数

tree

関数 fitrtree または compact を使用して作成された回帰木またはコンパクト回帰木。

名前と値のペアの引数

オプションの Name,Value 引数のコンマ区切りペアを指定します。Name は引数名で、Value は対応する値です。Name は引用符で囲まなければなりません。Name1,Value1,...,NameN,ValueN のように、複数の名前と値のペアの引数を、任意の順番で指定できます。

'Mode'

tree の表示。'graph' または 'text' のいずれかです。'graph' は、木を照会するためのコントロールが含まれている、tree の表示用の GUI を起動します。'text' は、出力をコマンド ウィンドウに送信して tree を記述します。

既定値: 'text'

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学習済み回帰木をテキストおよびグラフィックで表示します。

carsmall データセットを読み込みます。重量 (Weight) と気筒数 (Cylinders) を使用して自動車の燃費 (MPG) を説明するモデルを考えます。

load carsmall
X = [Weight Cylinders];
Y = MPG;

すべての測定値を使用して回帰木に学習をさせます。

Mdl = fitrtree(X,Y);

学習済み回帰木をテキストで表示します。

view(Mdl)
Decision tree for regression
 1  if x1<3085.5 then node 2 elseif x1>=3085.5 then node 3 else 23.7181
 2  if x1<2371 then node 4 elseif x1>=2371 then node 5 else 28.7931
 3  if x2<7 then node 6 elseif x2>=7 then node 7 else 15.5417
 4  if x1<2162 then node 8 elseif x1>=2162 then node 9 else 32.0741
 5  if x2<5 then node 10 elseif x2>=5 then node 11 else 25.9355
 6  fit = 19.2778
 7  if x1<4381 then node 12 elseif x1>=4381 then node 13 else 14.2963
 8  if x1<1951 then node 14 elseif x1>=1951 then node 15 else 33.3056
 9  fit = 29.6111
10  if x1<2827.5 then node 16 elseif x1>=2827.5 then node 17 else 27.2143
11  if x1<3013.5 then node 18 elseif x1>=3013.5 then node 19 else 23.25
12  if x1<3533.5 then node 20 elseif x1>=3533.5 then node 21 else 14.8696
13  fit = 11
14  fit = 29.375
15  if x1<2142.5 then node 22 elseif x1>=2142.5 then node 23 else 34.4286
16  if x1<2385 then node 24 elseif x1>=2385 then node 25 else 27.6389
17  fit = 24.6667
18  fit = 21.5
19  fit = 30.25
20  fit = 16.6
21  if x1<4378 then node 26 elseif x1>=4378 then node 27 else 14.3889
22  if x1<2080 then node 28 elseif x1>=2080 then node 29 else 34.8333
23  fit = 32
24  fit = 24.5
25  if x1<2412.5 then node 30 elseif x1>=2412.5 then node 31 else 28.0313
26  if x1<4365 then node 32 elseif x1>=4365 then node 33 else 14.2647
27  fit = 16.5
28  fit = 34.125
29  fit = 36.25
30  fit = 34
31  if x1<2447 then node 34 elseif x1>=2447 then node 35 else 27.6333
32  if x1<4122.5 then node 36 elseif x1>=4122.5 then node 37 else 14.5313
33  fit = 10
34  fit = 24
35  if x1<2573.5 then node 38 elseif x1>=2573.5 then node 39 else 27.8929
36  if x1<3860 then node 40 elseif x1>=3860 then node 41 else 14.15
37  fit = 15.1667
38  fit = 27.125
39  if x1<2580 then node 42 elseif x1>=2580 then node 43 else 28.2
40  fit = 14.5
41  fit = 13.625
42  fit = 31
43  fit = 27.8889

学習済み回帰木をグラフィックで表示します。

view(Mdl,'Mode','graph');

carsmall データセットを読み込みます。重量 (Weight) と気筒数 (Cylinders) を使用して自動車の燃費 (MPG) を説明するモデルを考えます。

load carsmall
X = [Weight Cylinders];
Y = MPG;

すべての測定値を使用して 100 本の回帰の bag of trees を成長させます。

rng(1) % For reproducibility
Mdl = TreeBagger(100,X,Y);

または、fitrensembleを使用して回帰の bag of trees を成長させることもできます。

MdlTreeBaggerモデル オブジェクトです。Mdl.Trees には、100 本の学習済み回帰 bag of trees を 100 行 1 列の cell 配列に格納します。つまり、Mdl.Trees の各セルに CompactRegressionTree モデル オブジェクトが格納されます。

bag 内の 10 番目の回帰木のグラフを表示します。

Tree10 = Mdl.Trees{10};
view(Tree10,'Mode','graph');

既定の設定では、bag of trees に対して木を深く成長させます。

carsmall データセットを読み込みます。重量 (Weight) と気筒数 (Cylinders) を使用して自動車の燃費 (MPG) を説明するモデルを考えます。

load carsmall
X = [Weight Cylinders];
Y = MPG;

すべての測定値を使用して 100 本の回帰木のアンサンブルをブースティングします。

Mdl = fitrensemble(X,Y,'Method','LSBoost');

MdlRegressionEnsembleモデル オブジェクトです。Mdl.Trained は、100 本の学習済み回帰木から成るアンサンブルを 100 行 1 列の cell 配列に格納します。つまり、Mdl.Trained の各セルに CompactRegressionTree モデル オブジェクトが格納されます。

アンサンブル内の 10 番目の回帰木のグラフを表示します。

Tree10 = Mdl.Trained{10};
view(Tree10,'Mode','graph');

既定の設定では、fitrensemble はブースティングされた木のアンサンブルに対して浅い木を成長させます。つまり、'Learners'templateTree('MaxNumSplits',10) になります。

ヒント

木のアンサンブルの木 t を表示するには、次のコードのいずれかを入力します。

view(Ens.Trained{t})
view(Bag.Trees{t})

  • Ens は、fitrensemble によって返された完全なアンサンブルまたは compact によって返されたコンパクトなアンサンブルです。

  • Bag は、TreeBagger によって返された完全な bag of trees または compact によって返されたコンパクトな bag of trees です。

コマンド ウィンドウで tree を保存するには、関数 findall および setdiff を使用して Figure のハンドルを取得し、関数 saveas を使用して tree を保存します。

before = findall(groot,'Type','figure'); % Find all figures
view(Mdl,'Mode','graph')
after = findall(groot,'Type','figure');
h = setdiff(after,before); % Get the figure handle of the tree viewer
saveas(h,'a.png')