资源简介
利用matlab 决策树算法对某疾病进行诊断的代码示例,欢迎下载参考
代码片段和文件信息
%% 决策树分类器在乳腺癌诊断中的应用研究(2009a版本)
%% 清空环境变量
clear all
clc
warning off
%% 导入数据
load data.mat
% 随机产生训练集/测试集
a = randperm(569);
Train = data(a(1:500):);
Test = data(a(501:end):);
% 训练数据
P_train = Train(:3:end);
T_train = Train(:2);
% 测试数据
P_test = Test(:3:end);
T_test = Test(:2);
%% 创建决策树分类器
ctree = classregtree(P_trainT_train);
% 查看决策树视图
view(ctree);
%% 仿真测试
T_sim = eval(ctreeP_test);
%% 结果分析
count_B = length(find(T_train == 1));
count_M = length(find(T_train == 2));
rate_B = count_B / 500;
rate_M = count_M / 500;
total_B = length(find(data(:2) == 1));
total_M = length(find(data(:2) == 2));
number_B = length(find(T_test == 1));
number_M = length(find(T_test == 2));
number_B_sim = length(find(T_sim == 1 & T_test == 1));
number_M_sim = length(find(T_sim == 2 & T_test == 2));
disp([‘病例总数:‘ num2str(569)...
‘ 良性:‘ num2str(total_B)...
‘ 恶性:‘ num2str(total_M)]);
disp([‘训练集病例总数:‘ num2str(500)...
‘ 良性:‘ num2str(count_B)..
属性 大小 日期 时间 名称
----------- --------- ---------- ----- ----
文件 1595 2013-09-02 16:03 main_2009a.m
文件 2684 2013-09-02 16:04 main_2012b.m
文件 356 2013-09-02 15:57 Readme.txt
文件 86267 2009-11-29 15:48 data.mat
----------- --------- ---------- ----- ----
90902 4
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