分类决策树代码java，分类决策树算法

如何获得决策树的最大深度max_depth?

ax_depth。表示决策树的最大深度，可选，默认设置为None。决策树是一种最常见的分类模型，决策树是基于树结构来进行决策的。

减少数的深度用决策树法训练大量数据集最节约时间。决策树分析法是一种运用概率与图论中的树对决策中的不同方案进行比较，从而获得最优方案的风险型决策方法。

max_depth： 设置决策树的最大深度，默认为None。None表示不对决策树的最大深度作约束，直到每个叶子结点上的样本均属于同一类，或者少于 min_samples_leaf 参数指定的叶子结点上的样本个数。

相关问答

Q1: 从java中调用weka中的分类函数的问题

1、weka图形界面很多操作做不了，像这种属性类别转化需调用API，写个java程序可以帮你搞定， filterOptionsNN[1] = 2-last； 这个是需要转换为nominal的行数，根据自己实际情况设置。

2、函数调用可以理解为：你想去买一样东西，这时，可能会叫你的秘书去帮你买它。您的秘书可能不熟悉市场，这时她委任采购部门去帮她购买你需要的东西。不好意思，昨天有事匆忙留下一段，还有一段没有完成。。

3、如果是用手工的javac来编译，则要用-classpath将weka.jar包括进来才能正常编译。

4、我试了一下，这样加入之后，重新编译，运行后，可以在weka的Explorer界面上的Cluster选项卡中的聚类算法中找到刚刚新添加的FuzzyCMeans算法。

Q2: 求决策树源代码。最好使用matlab实现。

总之，处理连续变量是决策树算法中的一个重要步骤，需要根据具体的问题和数据特性来选择合适的方法。在MATLAB中，可以通过编程实现对连续变量的处理和决策树的构建，从而实现对复杂数据的分析和预测。

nodes based on the values of a column of x 这是matlab自带的帮助文档显示的语法之一 X表示的是对这棵树输入的矩阵（因为每个属性相当于向量） Y 是对应的分类训练标签，帮助文档中还有很多关于此类问题的答案。

MATLAB使用fitctree生成的决策树信息怎么输出 treefit貌似已经被classregtree代替了， 如果要获得测试值，可以用predict(tree， test_data)来获得，当然也可以用一些classregtree自有的performance analysis的函数。

决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。

其实可以把信号的调制类型当成已知的，用决策树的方法做很简单的，只要提取参数A和F就行，用matlab做很简单的。

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