基于MATLAB的CART决策树数据挖掘系统

资 源 简 介

本项目完整实现CART决策树算法，支持分类与回归任务。包含数据预处理、决策树构建、剪枝优化和预测评估四大核心模块，可自动选择最优特征分割点，适用于各类数据挖掘场景。

详 情 说 明

基于MATLAB的CART决策树数据挖掘系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的CART（Classification and Regression Trees）决策树数据挖掘系统，支持分类和回归两种机器学习任务。系统采用模块化设计，包含数据预处理、决策树构建、剪枝优化和预测评估四大核心模块，能够自动选择最优特征分割点，生成可视化决策树，并提供全面的模型性能评估。

功能特性

• 双模式支持：同时支持分类任务（基于基尼不纯度）和回归任务（基于方差最小化）
• 数据兼容性强：支持处理数值型和类别型特征，具备缺失值处理能力
• 智能特征选择：采用递归二分分割算法自动选择最优特征和分割点
• 模型优化：集成代价复杂度剪枝优化，防止过拟合
• 可视化展示：生成直观的图形化决策树结构图
• 全面评估：提供准确率、混淆矩阵、均方误差等多维度性能指标
• 特征分析：输出特征重要性排序，辅助特征工程分析

使用方法

数据输入要求

• 训练数据集：M×N的数值矩阵或表格，包含特征列和标签列
• 测试数据集：与训练集相同格式的待预测数据
• 参数配置：最大树深度、最小叶子节点样本数、剪枝参数等可选参数
• 特征类型说明：指定各特征是数值型还是类别型

输出结果

• 决策树模型对象（包含节点分割规则和预测值）
• 可视化决策树图形
• 测试数据的预测结果
• 模型评估报告（性能指标）
• 特征重要性排序分析

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 推荐内存：4GB以上
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的完整工作流程，承担着数据加载与预处理、模型参数配置、决策树训练与剪枝优化、预测执行与结果评估、可视化图形生成以及特征重要性分析等核心功能的协调与控制，为用户提供一站式的决策树建模解决方案。