基于MATLAB的决策树DT的数据分类预测方法应用

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档），如需数据+代码+文档可以直接到文章最后关注获取 或者私信获取。

1.项目背景

在当今数据驱动的决策环境中，利用先进的数据分析技术提高分类预测的准确性显得尤为重要。决策树（Decision Tree, DT）作为一种直观且强大的机器学习算法，在处理复杂的分类问题方面展现了其独特的优势。通过构建树形结构模型，决策树能够有效地识别数据中的关键特征及其阈值，进而实现对新样本的精准分类。本项目基于MATLAB平台，旨在探索和应用决策树算法于实际的数据分类预测任务中。借助MATLAB丰富的工具箱支持，我们将进行数据预处理、模型训练与验证，并最终评估模型性能。通过该项目的实施，不仅可以深入理解决策树算法的工作机制，还能提升解决实际分类问题的能力，为相关领域的智能决策提供有力的技术支撑。 

本项目实现了基于MATLAB的决策树DT的数据分类预测方法应用。              

2.数据获取

本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成)，数据项统计如下：

数据详情如下(部分展示)：

3.数据预处理

3.1 查看数据

使用head()方法查看前五行数据：

关键代码：

3.2数据缺失查看与描述统计

使用summary()方法查看数据信息： 

从上图可以看到，总共有11个变量，数据中无缺失值，共2000条数据。

关键代码：

4.探索性数据分析

4.1 因变量柱状图

用bar()方法绘制柱状图：

4.2 y=1样本x1变量分布直方图

用histogram()方法绘制直方图：

4.3 相关性分析

数据变量的相关性分析：从上图中可以看到，数值越大相关性越强，正值是正相关、负值是负相关。

5.特征工程

5.1 建立特征数据和标签数据

关键代码如下：

5.2 数据集拆分

按照80%训练集、20%验证集进行划分，关键代码如下：

5.3 数据标准化

关键代码如下：

6.构建决策树分类模型 

主要实现了基于MATLAB的决策树DT的数据分类预测方法应用。              

6.1 构建模型

构建分类模型。  

7.模型评估 

7.1评估指标及结果   

评估指标主要包括准确率、查准率、查全率、F1分值等等。 

从上表可以看出，F1分值为0.9677，说明模型效果良好。               

关键代码如下：      

7.2 混淆矩阵

从上图可以看出，实际为0预测不为0的 有7个样本，实际为1预测不为1的 有6个样本，模型效果良好。     

8.结论与展望

综上所述，本项目实现了基于MATLAB的决策树DT的数据分类预测方法应用，最终证明了我们提出的模型效果良好。此模型可用于日常产品的建模工作。