MATLAB实现CART决策树构建、剪枝与可视化系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB平台完整实现了CART算法，提供决策树构建（支持基尼系数与平方误差准则）、代价复杂度剪枝及可视化功能。适用于分类与回归任务，代码结构清晰，便于研究与二次开发。

详 情 说 明

基于CART算法的决策树构建、剪枝与可视化系统

项目介绍

本项目实现了完整的CART（分类与回归树）算法框架，提供从数据建模到结果分析的一站式解决方案。系统通过递归二叉划分技术构建决策树，采用代价复杂度剪枝策略优化模型结构，并支持直观的树形结构可视化，适用于分类与回归两大类预测任务。

功能特性

• 智能建树模块：基于基尼系数（分类）或平方误差最小化（回归）准则，自动选择最优特征划分点，构建二叉决策树
• 自适应剪枝模块：采用代价复杂度剪枝方法，通过交叉验证自动确定最优剪枝程度，有效防止过拟合
• 交互式可视化：生成专业级决策树图形，支持节点划分条件、分支路径和预测结果的清晰标注
• 灵活参数配置：支持最大树深度、最小叶节点样本数、剪枝复杂度参数等多维度调优
• 双模式预测：兼容分类预测（类别标签+概率分布）和回归预测（连续值输出）

使用方法

数据输入格式

• 训练数据集：数值型矩阵（n×m），n为样本数量，m为特征维度
• 目标变量：分类问题输入类别标签向量，回归问题输入连续值向量
• 参数设置：可通过可选参数控制树的最大深度、叶节点最小样本量等

典型工作流程

1. 准备符合要求的数据集和目标变量
2. 调用建树函数生成初始决策树模型
3. 执行剪枝优化获得泛化能力更强的简化树
4. 生成可视化图形分析树结构特征
5. 使用优化后的模型进行新数据预测

输出成果

• 结构化的决策树模型对象
• 剪枝过程性能分析报告
• 高清决策树结构可视化图表
• 新样本的预测结果及置信度分析

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：Python 3.7+ 或 MATLAB R2018b+
• 内存要求：≥4GB RAM（建议8GB用于大型数据集）
• 图形支持：支持图形界面显示

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能，包括数据预处理、决策树递归构建、剪枝优化算法执行、树结构图形化生成以及预测结果输出等完整流程。该文件作为系统入口，提供了参数配置接口和功能模块调用协调，用户可通过调整输入参数实现不同的建模需求。