决策树与回归树的matlab实现

请问决策树的matlab,中改进步骤2中如果是做回归树，是要如何弄？

步骤二呢？

这有个类似的问题, 你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/7674050
这篇博客也不错, 你可以看下关于返回一个矩阵中为0元素个数及位置的matlab自定义函数实现以及用到的matlab基本操作
除此之外, 这篇博客: 【指纹识别】基于matlab指纹图像细节特征提取【含Matlab源码 227期】中的 一、获取代码方式 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
获取代码方式1：
完整代码已上传我的资源：【指纹识别】基于matlab指纹图像细节特征提取【含Matlab源码 227期】
(https://download.csdn.net/download/TIQCmatlab/62925370)
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您还可以看一下硬核野生技术咨询客服小李老师的二十八天精通matlab基础编程课程中的精通matlab绘图小节, 巩固相关知识点
以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:
问题是如何用Matlab实现决策树和回归树。
Matlab自带了一个强大的统计和机器学习工具箱，其中包括决策树和回归树的功能。你可以使用fitctree函数来构建分类树，使用fitrtree函数来构建回归树。
对于决策树（分类树）的实现，可以按照以下步骤进行：
1. 准备数据集，包括特征和标签。
2. 使用fitctree函数来构建决策树模型，传入数据集和其他相关参数，例如最大叶子节点数、最小叶子节点数等。
3. 对构建的模型进行训练。
4. 使用训练好的模型对新的数据进行预测，使用predict函数传入新的数据。
以下是一个用Matlab实现决策树的示例代码：
```
% 准备数据集
load fisheriris
X = meas;
Y = species;

% 构建决策树模型
tree = fitctree(X, Y, 'MaxNumSplits', 5);

% 训练模型
tree = train(tree, X, Y);

% 使用模型进行预测
newX = [5.1, 2.9, 1.8, 0.6; 6.5, 3.0, 5.5, 1.8];
predictedY = predict(tree, newX);
disp(predictedY);
```
对于回归树的实现，可以按照以下步骤进行：
1. 准备数据集，包括特征和目标。
2. 使用fitrtree函数来构建回归树模型，传入数据集和其他相关参数，例如最大叶子节点数、最小叶子节点数等。
3. 对构建的模型进行训练。
4. 使用训练好的模型对新的数据进行预测，使用predict函数传入新的数据。
以下是一个用Matlab实现回归树的示例代码：
```
% 准备数据集
load carsmall;
X = [Weight, Horsepower];
Y = MPG;

% 构建回归树模型
tree = fitrtree(X, Y, 'MaxNumSplits', 5);

% 训练模型
tree = train(tree, X, Y);

% 使用模型进行预测
newX = [3000, 150];
predictedY = predict(tree, newX);
disp(predictedY);
```
希望这些代码能帮助你实现决策树和回归树。如果有任何问题，请随时提问。

要有介绍才能知道你问的是啥呀