G和GHAT需要是相同的分类树

Question

有人可以帮助解决，如果可能的话，解释我的错误。 我有两个数字矩阵在分类树中使用它

x：数据矩阵＆lt; 2422x39 double＆gt;

y：列向量，每个实例的类标签＆lt; 2422x1 double＆gt;

我在做：

t = classregtree(x, y, 'method','classification');
yPredicted = eval(t, x);
cm = confusionmat(y,yPredicted); // error

使用==＆gt;时出错52岁的困惑

G和GHAT需要是同一类型。

树成功构建。但是我不能为这个例子得到混淆矩阵

我已阅读上面代码Decision Tree in Matlab

的帖子

如果我使用完全相同的链接示例，它的工作，但当我使用自己的不工作。 我为构建回归树（t = classregtree（x，y））采取了相同的步骤，并且在confusionmat（）函数中没有错误。 请解释一下我做错了什么。

提前致谢

Answer 1

在我看来，eval（t，x）返回char类型的单元格，而x和y则带有“double”类型而不是“char”。

Decision Tree in Matlab中的代码有效的原因是：

y = strcat(Origin,{});

返回y，即带有“char”的单元格。因此，参数G和GHAT具有相同的类型。

因此，选择一个适合您的问题：

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方法A：将y预测转换为数字矩阵

编辑此行：

yPredicted = eval(t, x);

到：

yPredicted = str2num( cell2mat( eval(t, x) ) );

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方法B：在调用confusionmat（）之前将y转换为char的单元格

 y = num2cell( num2str(y) )