任何人都可以在Matlab中推荐可以逐步使用的决策树分类器实现吗？
我找到了class classregree，但是我找不到增量情况的特殊参数。
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CHAID是一种决策树技术，基于调整后的显着性测试（Bonferroni测试）。
检查出来：
t = classregtree(X,y)
创建决策树t，用于预测响应y作为X列中预测变量的函数.X是预测值的n×m矩阵。如果y是n个响应值的向量，则classregtree执行回归。如果y是分类变量，字符数组或字符串的单元格数组，则classregtree执行分类。无论哪种方式，t都是二叉树，其中每个分支节点基于X列的值被分割.X或y中的NaN值被认为是缺失值。在拟合中不使用具有X的所有缺失值或y的缺失值的观察。使用X的一些缺失值进行的观察用于查找对这些观察值具有有效值的变量进行拆分。
t = classregtree(X,y,'Name',value)
指定一个或多个可选参数名称/值对。在单引号中指定名称。可以使用以下选项：