MATLAB决策树分类算法实现与可视化分析工具

资 源 简 介

本MATLAB项目完整实现了决策树分类算法（ID3/CART），涵盖数据预处理、特征选择、树构建、剪枝优化及预测功能，支持决策树可视化与模型性能评估，用户可灵活调整参数优化分类效果。

详 情 说 明

基于MATLAB的决策树分类算法实现与分析

项目介绍

本项目基于MATLAB平台实现了一个完整的决策树分类算法。核心内容包括数据预处理、特征选择、决策树的构建与剪枝优化、分类预测以及模型性能评估。算法支持ID3或CART方法，用户能够通过调整超参数来优化模型，并可将生成的决策树结构进行可视化展示，便于分析与理解。

功能特性

• 核心算法实现：实现了决策树的核心递归分割算法，可根据信息增益或基尼不纯度进行特征选择，构建分类模型。
• 剪枝优化：支持预剪枝与后剪枝技术，有效控制模型复杂度，防止过拟合，提升泛化能力。
• 参数可调：允许用户设置最大树深度、最小叶子节点样本数等关键超参数，以灵活优化模型性能。
• 结果可视化：利用MATLAB图形功能，直观展示生成的决策树分支结构。
• 全面性能评估：提供准确率、召回率、F1分数等多种评估指标，生成详细的模型性能报告。
• 分类预测：能够对新样本进行分类预测，并输出预测标签及对应的概率分布。

使用方法

1. 准备数据：将训练数据准备为 n×m 的数值矩阵（n 为样本数，m 为特征数），类别标签准备为 n×1 的向量。
2. 设置参数（可选）：根据需要，设定最大树深度、最小分裂样本数等参数。
3. 运行主程序：执行主程序，算法将自动完成模型训练、评估及可视化。
4. 查看结果：在命令行窗口查看模型性能报告，在图形窗口查看决策树结构图。

系统要求

• 操作系统：Windows / macOS / Linux
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本

文件说明

主程序文件整合了项目的核心流程，其主要能力包括驱动整个决策树模型的训练与评估过程。具体而言，它负责读取和预处理输入数据，调用算法函数构建决策树模型，根据用户设定的参数执行剪枝优化，并将最终模型用于分类预测。同时，它还生成决策树的可视化图形，并计算与输出模型的各项性能评估指标。