Answers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。このページの最新版は英語でご覧になれます。選択する方法を示します。学習データに含める最も重要な予測子を決定する方法も示します。データセットを読み込みます。モデル年および生産国に対して自動車の燃費を予測するモデルを考えます。カテゴリカル変数であるとします。分割する傾向があります。なく曲率検定または交互作用検定を分割予測子選択に使用することを検討してください。各予測子について、データ内のレベルの数を測定します。して、次のような無名関数を定義します。使用してこの関数を各変数に適用します。varfun(countLevels,X,'OutputFormat','uniform');予測子変数間でレベルの数を比較します。'none';連続変数には、カテゴリカル変数より多くのレベルがあります。フォレストの木の各ノードで分割予測子を選択すると、予測子の重要度の推定が不正確になる可能性があります。このようなケースでは、曲率検定または交互作用検定を使用します。選択を参照してください。本の回帰木のアンサンブルに学習をさせて、予測子の重要度の値を推定します。以下の名前と値のペアの引数を使用して、木学習器を定義します。すべての予測子変数が各木で使用されることを保証するため、すべての予測子変数を各ノードで使用します。交互作用検定を使用して分割予測子を選択するよう指定します。データセットに欠損値が含まれているので、精度を高めるために代理分岐を使用するよう指定します。