MATLAB交叉验证决策树多数据集分类评估系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，能够快速评估决策树模型在9个标准数据集上的分类性能，支持N则交叉验证并允许自定义折数。自动输出准确率、混淆矩阵等关键指标，为模型验证提供高效、可靠的评估工具。

详 情 说 明

基于交叉验证的决策树多数据集分类评估系统

项目介绍

本项目实现了一个基于决策树算法和交叉验证方法的分类性能评估系统。系统可对9个国际公认标准数据集进行快速、规范的分类性能评估，通过可配置的交叉验证流程，提供全面的模型评估指标和可视化分析结果，为决策树模型在不同数据集上的性能表现提供科学依据。

功能特性

• 多数据集支持：内置9个已完成标准化预处理的国际公认标准数据集
• 灵活交叉验证：支持用户自定义交叉验证折数（N值可调）
• 全面评估指标：自动生成分类准确率、召回率、F1分数等关键指标
• 可视化分析：提供混淆矩阵可视化、性能对比图表等直观展示
• 参数优化建议：基于验证结果自动推荐最优模型参数
• 批量化测试：支持多数据集并行测试与结果对比分析

使用方法

1. 数据准备：确保NDT.mat文件位于项目目录中，该文件包含9个已完成标准化的数据集
2. 参数设置：在运行前设置交叉验证参数N（默认值为10）和决策树相关参数
3. 运行评估：执行主程序开始批量评估过程
4. 结果查看：系统将自动生成文本报告和可视化图表供分析使用

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持图表输出的显示环境

文件说明

主程序文件整合了系统的所有核心功能，包括数据加载与预处理模块、交叉验证执行引擎、决策树模型训练与评估组件、结果可视化生成器以及性能对比分析单元。该文件实现了从数据输入到结果输出的完整工作流程，通过模块化设计确保各功能环节的高效协作，为用户提供一站式的分类性能评估解决方案。