基于MATLAB的CART决策树分类器实现

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现了CART算法，构建二叉树结构的决策树分类器。支持数据训练、预测和可视化，提供决策路径解析，适用于各类分类问题。代码简洁高效，适合机器学习初学者和研究者使用。

详 情 说 明

基于CART算法的二叉树决策树分类器实现

项目介绍

本项目实现了经典的CART（分类与回归树）算法，构建二叉树结构的决策树分类模型。该工具能够处理分类问题，通过递归划分数据集，选择最优特征和切分点构建决策树。支持模型训练、预测、可视化及决策路径解释，为机器学习分类任务提供完整的解决方案。

功能特性

• 核心算法：实现CART算法，采用二叉树数据结构
• 分裂准则：支持基尼不纯度作为特征选择标准
• 模型训练：自动选择最优特征和切分点构建决策树
• 预测功能：对新样本进行分类预测
• 模型评估：提供准确率、混淆矩阵等性能指标
• 可视化：生成决策树结构图，显示特征选择路径和分裂阈值
• 参数调节：支持最大树深度、最小叶子节点样本数等超参数设置

使用方法

数据输入

• 训练数据：n×m数值矩阵，n为样本数量，m为特征数量
• 标签数据：n×1分类标签向量，支持离散型分类标签
• 可选参数：最大树深度、最小叶子节点样本数、特征选择标准

模型输出

1. 决策树模型：完整的二叉树结构对象，包含节点分裂规则和叶子节点类别
2. 预测结果：对新样本的分类预测标签向量
3. 模型评估：准确率、混淆矩阵等性能指标
4. 可视化图形：决策树结构图

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 支持统计和机器学习工具箱
• 推荐内存：4GB以上

文件说明

主程序文件实现了决策树分类器的完整工作流程，包括数据加载与预处理、模型参数配置、决策树训练过程、预测结果生成、性能评估指标计算以及决策树结构可视化功能。该文件通过集成各个功能模块，为用户提供了从数据输入到结果输出的端到端解决方案。