分類木と回帰木を使用した予測

この例では、学習済みの分類木と回帰木を使用してクラスラベルまたは応答を予測する方法を示します。

ツリーを作成すれば、新しいデータに対して簡単に応答を予測できます。Xnew という新しいデータが、基のデータ X と同じ列数であるとします。ツリー (Mdl) と新しいデータに基づいて分類または回帰を予測するため、次のように入力します。

Ynew = predict(Mdl,Xnew)

Xnew のデータの各行について、predict は Mdl の意思決定を経た予測結果を Ynew の要素に設定します。分類木による予測の詳細については、predictを参照してください。回帰については、predictを参照してください。

たとえば、ionosphere データの平均にある点の予測分類を求めます。

load ionosphere 
CMdl = fitctree(X,Y);
Ynew = predict(CMdl,mean(X))

Ynew = 1×1 cell array
    {'g'}

carsmall データの平均にある点の予測 MPG を求めます。

load carsmall 
X = [Horsepower Weight];
RMdl = fitrtree(X,MPG);
Ynew = predict(RMdl,mean(X))

Ynew = 
28.7931

参考