関連するトピック最新のリリースでは、このページがまだ翻訳されていません。分類木と回帰木は、データに対する応答を予測します。ノードから葉ノードの方向に意思決定を行います。葉ノードには応答が含まれます。ノミナルな応答を出力します。回帰木は数値的な応答を出力します。ついて値のチェックが行われます。次の図は単純な分類木を示しています。基づいて分類を予測します。ノードから開始されます。小さいかどうかを判断します。いうタイプに分類します。超える場合には右側に分岐して、右下にある三角形で表されたノードに到達します。小さいかどうかが問題になります。いうタイプに分類します。いうタイプに分類します。決定木を使用して分類または回帰用にデータを用意する方法については、教師あり学習のステップを参照してください。スクリプトを開くこの例では、分類木に学習をさせる方法を示します。データセット全体を使用して分類木を作成します。スクリプトを開くこの例では、回帰木に学習をさせる方法を示します。データセットの観測値をすべて使用して回帰木を作成します。応答であると考えます。コマンドを実行するリンクがクリックされました。ブラウザーでは動作しません。ウィンドウに以下を入力すると、このコマンドを実行できます。scienceMathWorksはエンジニアや研究者向け数値解析ソフトウェアのリーディングカンパニーです。