When you use fitctree, you can adju

When you use fitctree, you can adjust the Name-Value Pair Arguments (Statistics and Machine Learning Toolbox) depending on your use case. For example, you can set a small minimum leaf size, which yields a better accuracy ratio (see Model Validation) but can result in an overfitted model.The decision tree has a predict function that, when used with a second and third output argument, gives valuable information.

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当您使用 fitctree 时，您可以根据您的用例调整名称-值对参数（Statistics and Machine Learning Toolbox）。例如，您可以设置较小的最小叶大小，这会产生更好的准确率（请参阅模型验证），但可能会导致模型过拟合。<br><br>决策树有一个预测函数，当与第二个和第三个输出参数一起使用时，可以提供有价值的信息。

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使用fitctree时，可以根据您的用例调整名称-值对参数（统计和机器学习工具箱）。例如，可以设置较小的最小叶大小，这会产生更好的精度比（请参见模型验证），但可能会导致模型拟合过度。<br>决策树有一个预测函数，当与第二个和第三个输出参数一起使用时，它会提供有价值的信息。

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当您使用fitctree时，您可以根据您的用例调整名称-值对参数(统计和机器学习工具箱)。例如，您可以设置一个较小的最小叶子大小，这将产生更好的准确率(请参见模型验证)，但会导致模型过度拟合。决策树有一个预测函数，当与第二个和第三个输出参数一起使用时，会给出有价值的信息。

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