Не могу найти в чем проблема в функции 'fitctree'. Помогите мне решить эту проблему. Используемый набор данных - это моделирование знаний пользователя из UCI.

Question

load UNSdata

% # построить прогнозные атрибуты и целевой класс

vars = {'STG' 'SCG' 'STR' 'LPR' 'PEG'};
x = [STG SCG STR LPR PEG];  %# mixed continous/discrete data
y = cellstr(num2str(UNS));                        %# class labels

% # дерево решений по классификации поездов

t = fitctree(x, y,'ClassNames',vars,'CategoricalPredictors','all', 'prune','off');
view(t)

% # test

    yPredicted = predict(t, x);
    ConfusionMatrix = confusionmat(y,yPredicted);           %# confusion matrix

N = sum(ConfusionMatrix(:));
err = ( N-sum(diag(ConfusionMatrix)) ) / N;             %# testing error

% # обрезать дерево, чтобы избежать переобучения

tt = prune(t, 'level',3);
view(tt)

% # предсказать новый невидимый экземпляр

inst = [0.2 0.2 0.7 0.3 0.6];
predict(tt, inst)    %# pred = 'UNS'