MATLAB实现的CART决策树分类与回归算法工具箱

资 源 简 介

本项目完整实现了CART决策树算法，支持分类树和回归树两种模式。采用基尼指数等指标进行特征选择，提供从数据预处理到模型训练的全流程解决方案，适合机器学习入门和数据分析应用。

详 情 说 明

基于MATLAB的CART决策树分类与回归算法实现

项目介绍

本项目基于MATLAB实现了数据挖掘中的CART（Classification and Regression Trees）算法，提供完整的决策树构建、训练、预测和可视化功能。系统支持分类和回归两种任务模式，通过递归二叉树构建算法实现数据的智能划分，并采用剪枝技术优化模型性能，有效防止过拟合现象。

功能特性

• 双模式支持：同时支持分类树和回归树两种决策树构建模式
• 智能特征选择：分类任务使用基尼指数作为划分标准，回归任务采用最小二乘法
• 模型优化：实现交叉验证剪枝技术，提升模型泛化能力
• 可视化展示：提供决策树结构图和特征重要性排序图
• 完整预测流程：支持模型训练、保存、加载和新样本预测
• 性能评估：输出分类准确率/回归R²分数、混淆矩阵等评估指标

使用方法

数据准备

• 训练数据支持.mat文件或矩阵格式输入
• 特征矩阵为m×n数值矩阵（m个样本，n个特征）
• 标签向量：分类任务为类别标签，回归任务为连续值

参数配置

根据具体任务设置参数：

• 最大树深度
• 最小叶子节点样本数
• 剪枝参数阈值
• 任务模式（分类/回归）

模型运行

1. 加载训练数据集
2. 配置算法参数
3. 训练CART决策树模型
4. 评估模型性能
5. 可视化决策树结构
6. 对新样本进行预测

结果输出

• 决策树模型结构信息
• 模型性能评估报告
• 预测结果输出
• 可视化图表生成
• 可保存的模型文件

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

主程序文件整合了完整的CART决策树应用流程，包含数据加载与预处理、模型参数配置、决策树训练过程、性能评估分析、结果可视化展示以及预测功能实现。该文件提供了用户交互接口，能够根据输入数据特性自动选择分类或回归模式，并生成详细的模型分析报告和图形化结果。