如何利用 MATLAB 实现机器学习中的决策树，并应用于端到端场景？

MATLAB 提供端到端机器学习工具，包括决策树算法，用于数据分类和回归分析。

MATLAB 机器学习决策树

从数据预处理到模型评估完整指南

1、引言

MATLAB在机器学习中应用

决策树算法简介

应用场景与优势

2、数据预处理

数据集加载与划分

特征选择与标准化

缺失值处理

3、构建决策树模型

决策树基本原理

ID3算法实现

C4.5算法实现

4、模型训练与优化

训练停止条件

剪枝技术

参数调优方法

5、模型测试与评估

测试集预测

性能指标计算

混淆矩阵分析

6、可视化决策树

决策树结构图绘制

特征重要性分析

分类结果可视化

7、案例研究与实践

基于西瓜数据集ID3算法实现

Breast Cancer癌症数据集分类精度评估

其他数据集应用实例

8、归纳与展望

决策树优缺点归纳

未来研究方向

实践建议