%% Edit erroneous data
bad = {'NAN' '-6' -6NaN 'NaN'};
bad = ismissing(data, bad)
good = data(~any(bad,2), :)
tbl=good(:,2:7)
% Fit Classification Tree
tree = fitctree(tbl,'Origin');
% Call the view function view(tree,'mode','graph');
% Obtain the handle
h = findall(0,'type','figure','Name','Classification tree viewer');
% Save file saveas(h,'classTree.fig');
y = cellstr('Origin');
%# test
yPredicted = predict(tree, tbl);
y = char(yPredicted)
cm = confusionmat(y,yPredicted) %# confusion matrix
N = sum(cm(:));
err = ( N-sum(diag(cm))) / N; %# testing error
Nun jetzt möchte ich einen Entscheidungsbaum aus den den numerischen Variablen sowie der Variable Manufacturer das Herkunftsland eines Autos zu bestimmen.
Wenn ich da aber in meinem Baum den Text Manufacturer mit einfließen lasse bekomme ich einen Fehler:
tree = fitctree(tbl,'Origin', 'Manufacturer');
Achso ich glaube ich habe es nun selbst hinbekommen. Ich habe einfach alle Daten in der table miteingebunden. Habe Manufacturer vorhin gar nicht in der table mit berücksichtigt.
Kann man dies sonst noch irgendwie eleganter machen?
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